Services on Demand
Journal
Article
Indicators
Cited by SciELO
Access statistics
Related links
Cited by Google
Similars in SciELO
Similars in Google
Share
Revista Facultad de Ingeniería
Print version ISSN 0121-1129On-line version ISSN 2357-5328
Abstract
PACHAJOA, Dalila-Mercedes; MORA-PAZ, Héctor-Andrés and MAYORCA-TORRES, Dagoberto. Comparação de funções de kernel na classificação de zonas de irradiância de imagens de satélite multiespectrais. Rev. Fac. ing. [online]. 2021, vol.30, n.58, e106. Epub Dec 22, 2021. ISSN 0121-1129. https://doi.org/10.19053/01211129.v30.n58.2021.13845.
Devido à crescente demanda de energia e ao eminente aquecimento global, há especial interesse na previsão da irradiância a partir da refletância obtida de satélites como o NASA Landsat, pois permite saber onde é mais eficiente colocar os receptores fotovoltaicos. Embora existam estudos para obtenção de modelos de regressão com funções alternativas do Kernel, seu desempenho para modelos de classificação é desconhecido e é aqui que se concentra esta pesquisa. O estudo acopla funções Kernel alternativas ao algoritmo de máquinas de vetores de suporte (SVM) para problemas de classificação, onde a melhor configuração para esses algoritmos é explorada para finalmente obter um conjunto de mapas de irradiância zoneados por classe.
Keywords : classificação; energia fotovoltaica; imagens de satélite multiespectrais; Kernel functions; Landsat; máquinas de vetor de suporte.