Resumo

PACHAJOA, Dalila-Mercedes; MORA-PAZ, Héctor-Andrés  e  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 22-Dez-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.

Palavras-chave : classificação; energia fotovoltaica; imagens de satélite multiespectrais; Kernel functions; Landsat; máquinas de vetor de suporte.

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