Alternativa correta: E - da K-médias.

1. Tema central da questão

Esta questão aborda classificação de imagens em sensoriamento remoto, um tema muito relevante na topografia. Compreender como funcionam os classificadores supervisionados e não supervisionados é essencial, pois eles determinam como as imagens de satélite ou fotografias aéreas são interpretadas para uso em projetos agronômicos.

2. Resumo teórico

Classificação de imagens tem como objetivo dividir os pixels em diferentes classes (ex.: vegetação, solo, água). Existem dois grandes grupos:

• Classificação supervisionada: o usuário fornece exemplos conhecidos de cada classe (amostras), e o algoritmo aprende a identificar padrões semelhantes em toda a imagem.
• Classificação não supervisionada: o algoritmo agrupa automaticamente os pixels que se parecem, sem usar exemplos prévios, e cabe ao intérprete analisar e nomear os grupos.

Fontes: Manual de Sensoriamento Remoto do INPE e Jensen, J. R. – Introductory Digital Image Processing.

3. Justificativa da alternativa correta

K-médias (K-means) é um dos algoritmos não supervisionados mais conhecidos. Ele divide automaticamente os pixels em K grupos segundo a semelhança dos valores digitais, sem informações prévias do usuário. Após a formação dos agrupamentos, cabe ao intérprete definir o significado de cada classe.

4. Análise das alternativas incorretas

• A - Máxima verossimilhança: método supervisionado, requer amostras conhecidas para treinar o classificador.
• B - Distância mínima: também supervisionado, compara a distância dos pixels até as amostras de cada classe informada.
• C - Paralelepípedo: supervisionado, utiliza limites definidos a partir das amostras de treinamento.
• D - Distância de Mahalanobis: supervisionado, considera a variância das classes a partir das amostras fornecidas.

5. Estratégias para interpretação

Preste atenção em palavras como "NÃO supervisionado". Muitos alunos confundem, pois a maioria dos classificadores mais conhecidos são supervisionados. Sempre associe “K-médias” a métodos automáticos, sem intervenção do usuário na definição das classes.

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Há dois principais algoritmos de classificação não-supervisionada de amplo uso em sensoriamento remoto: ISODATA e Kmédias. Ambos se baseiam no agrupamento de pixels por suas similaridades, usando técnicas de distância mínima. Por isso, a classificação não-supervisionada é também chamada de clustering, devido à técnica usada. pag 205, (2012)

FONTE: INTRODUÇÃO AO PROCESSAMENTO DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO

Paulo Roberto Meneses &Tati de Almeida 

(Organizadores) 

E

O algoritmo K-médias (ou K-means) é um classificador não supervisionado usado em sensoriamento remoto para agrupar pixels com características espectrais semelhantes sem treinamento prévio. Os classificadores da máxima verossimilhança, distância mínima, paralelepípedo e distância de Mahalanobis dependem de amostras de treinamento fornecidas pelo intérprete, sendo classificados como métodos de classificação supervisionada.

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