{"id":1046,"date":"2023-08-04T14:36:32","date_gmt":"2023-08-04T14:36:32","guid":{"rendered":"https:\/\/staging-amazonia.mapbiomas.org\/?page_id=1046"},"modified":"2023-11-29T18:01:28","modified_gmt":"2023-11-29T18:01:28","slug":"acuracia","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/amazonia.mapbiomas.org\/en\/pt\/acuracia\/","title":{"rendered":"Acur\u00e1cia"},"content":{"rendered":"

ESTIMATIVAS DA ACUR\u00c1CIA DO MAPEAMENTO DA COBERTURA DA TERRA PELO PROJETO MAPBIOMAS<\/h4>\n\n\n\n

ACESSO AO PAINEL DE ESTAT\u00cdSTICAS DA COLE\u00c7\u00c3O 5.0<\/a><\/p>\n\n\n\n

A an\u00e1lise de acur\u00e1cia \u00e9 a principal forma de avalia\u00e7\u00e3o da qualidade do mapeamento realizado pelo MapBiomas. Al\u00e9m de dizer qual a taxa de acerto geral, a an\u00e1lise de acur\u00e1cia tamb\u00e9m revela estimativas das taxa de acerto e de erro para cada classe mapeada. O MapBiomas avaliou a acur\u00e1cia global e para cada classe de uso e cobertura para todos os anos entre 1985 e 2022.<\/p>\n\n\n\n

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As estimativas da acur\u00e1cia foram baseadas na avalia\u00e7\u00e3o de uma amostra de p\u00edxeis, que chamamos de base de dados de refer\u00eancia, composta por ~71.500 amostras. O n\u00famero de p\u00edxeis na base de dados de refer\u00eancia foi pr\u00e9-determinado por t\u00e9cnicas de amostragem estat\u00edstica. Em cada ano, cada p\u00edxel da base de dados de refer\u00eancia foi avaliado por t\u00e9cnicos treinados em interpreta\u00e7\u00e3o visual de imagens Landsat. A avalia\u00e7\u00e3o da acur\u00e1cia foi realizada usando m\u00e9tricas que comparam a classe mapeada com a classe avaliada pelos t\u00e9cnicos na base de dados de refer\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n

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Em cada ano, a an\u00e1lise de acur\u00e1cia \u00e9 feita a partir da tabula\u00e7\u00e3o cruzada das frequ\u00eancias amostrais das classes mapeadas e reais, no formato da Tabela 1. As frequ\u00eancias ni,j representam o n\u00famero de p\u00edxeis na amostra classificados como classe i, e avaliados como classe j. Os totais marginais de linha \"\"representam o n\u00famero de amostras mapeadas como classe i, enquanto que os totais marginais de coluna \"\" representam o n\u00famero de amostras que foram avaliadas pelos t\u00e9cnicos como classe j. A Tabela 1 \u00e9 chamada de matriz de erros ou matriz de confus\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

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Tabela 1:<\/strong> Matriz de erros amostral gen\u00e9rica<\/p>\n\n\n\n

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Partir dos resultados da Tabela 1, as propor\u00e7\u00f5es amostrais em cada c\u00e9lula da tabela s\u00e3o estimadas por \"\" \"\". A matriz de valores \"\" \u00e9 ent\u00e3o usada para gerar:<\/p>\n\n\n\n

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  1. As acur\u00e1cias do usu\u00e1rio: S\u00e3o as estimativas das fra\u00e7\u00f5es de p\u00edxels do mapeamento, para cada classe, corretamente classificados. A acur\u00e1cia do usu\u00e1rio est\u00e1 associada ao erro de comiss\u00e3o, que \u00e9 o erro cometido ao atribuir um pixel \u00e0 classe i, quando este pertence a alguma outra classe. A acur\u00e1cia do usu\u00e1rio para a classe i \u00e9 estimada por \"\" e o erro de comiss\u00e3o por  \"\". Essas m\u00e9tricas est\u00e3o associadas a confiabilidade da de cada classe mapeada.<\/li>\n\n\n\n
  2. Acur\u00e1cias do produtor: S\u00e3o as fra\u00e7\u00f5es amostrais de p\u00edxels de cada classe corretamente atribu\u00eddos \u00e0s suas classes pelos classificadores. A acur\u00e1cia do produtor est\u00e1 associada ao erro de omiss\u00e3o, que ocorre quando deixamos de mapear um pixel da classe j corretamente. A acur\u00e1cia do produtor para a classe j \u00e9 estimada por\"\" e o erro de omiss\u00e3o por \"\". Essas m\u00e9tricas est\u00e3o associadas \u00e0 sensibilidade do classificador, ou seja, a capacidade de distinguir corretamente determinada classe entre demais.<\/li>\n\n\n\n
  3. Acur\u00e1cia global: \u00c9 a estimativa da propor\u00e7\u00e3o de acerto global dos classificadores. A estimativa \u00e9 dada por \"\" n, a soma da diagonal principal da matriz de propor\u00e7\u00f5es. O complementar da acur\u00e1cia, ou o erro total \"\" ainda \u00e9 decomposto em discord\u00e2ncia de \u00e1rea e discord\u00e2ncia de aloca\u00e7\u00e3o. A discord\u00e2ncia de \u00e1rea mede a fra\u00e7\u00e3o do erro atribu\u00edda \u00e0 quantidade de \u00e1rea atribu\u00edda incorretamente \u00e0s classes pelo mapeamento, enquanto a discord\u00e2ncia de aloca\u00e7\u00e3o \u00e0 propor\u00e7\u00e3o de erros de deslocamento.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
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    A matriz tamb\u00e9m prov\u00e9m estimativas dos diferentes tipos de erros. Por exemplo, \u00e9 poss\u00edvel ver atrav\u00e9s dessas a estimativa da composi\u00e7\u00e3o de \u00e1rea de cada classe mapeada. Assim, al\u00e9m da taxa de acerto da classe mapeada como floresta, por exemplo, estimamos tamb\u00e9m qual a fra\u00e7\u00e3o dessas \u00e1reas que podem ser pastagens ou outras classes de cobertura e uso da terra, para cada ano. Entendemos que esse n\u00edvel de transpar\u00eancia informa os usu\u00e1rios e maximiza o potencial do uso do mapeamento pelos v\u00e1rios tipos de usu\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n

    1- Pontius Jr, R. G., & Millones, M. (2011). Death to Kappa: birth of quantity disagreement and allocation disagreement for accuracy assessment. International Journal of Remote Sensing, 32(15), 4407-4429.<\/a><\/p>\n\n\n\n

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    SOBRE OS GR\u00c1FICOS<\/h4>\n\n\n\n

    ESTAT\u00cdSTICAS GERAIS<\/h4>\n\n\n\n

    Mostram a acur\u00e1cia total m\u00e9dia anual e o erro decomposto em discord\u00e2ncia de \u00e1rea e aloca\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

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    Gr\u00e1fico 1. Gr\u00e1fico da Acur\u00e1cia Total Anual:<\/h4>\n\n\n\n

    Este gr\u00e1fico mostra a acur\u00e1cia total e o erro total por ano. O erro total \u00e9 decomposto em discord\u00e2ncia de \u00e1rea e de aloca\u00e7\u00e3o. A acur\u00e1cia \u00e9 plotada na parte superior e os erros na parte inferior do gr\u00e1fico.<\/p>\n\n\n\n

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    Gr\u00e1fico 2. Matriz de Erros:<\/h4>\n\n\n\n

    Esse gr\u00e1fico mostra a acur\u00e1cia do usu\u00e1rio, do produtor, e as confus\u00f5es entre classes, para cada ano. O primeiro mostra as confus\u00f5es de cada classe mapeada. O segundo mostra as confus\u00f5es de cada classe real.<\/p>\n\n\n\n

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    Gr\u00e1fico 3. Hist\u00f3rico de Classes:<\/h4>\n\n\n\n

    Esse gr\u00e1fico permite inspecionar as confus\u00f5es de uma determinada classe ao longo do tempo. A acur\u00e1cia do usu\u00e1rio e do produtor para cada classe \u00e9 exibida, junto com as confus\u00f5es em cada ano.<\/p>\n\n\n\n

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    ACESSO AO PAINEL DE ESTAT\u00cdSTICAS DA COLE\u00c7\u00c3O 5.0<\/a><\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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