USO DO LACTATO PARA AUXÍLIO NO PROGNÓSTICO DE PACIENTES CRÍTICOS

Abstract

Há uma constante preocupação com a qualidade do mapeamento da cobertura terrestre, principalmente quanto ao refinamento e compatibilização da base de dados. Para tal finalidade, estão disponíveis gratuitamente imagens multiespectrais geradas a partir dos sistemas-sensores Landsat-8/OLI e Sentinel-2/MSI. Nesse sentido, o objetivo do presente estudo foi avaliar a qualidade da classificação dessas imagens de forma parcialmente não-supervisionada por meio do algoritmo cluster analisys, para retirar assim, a tendência do operador. Para tal, utilizou-se um recorte de uma área localizada no extremo Sul do estado do Rio Grande do Sul. As imagens adquiridas, foram obtidas nos dias 03 e 07 de janeiro de 2018. Foram utilizadas as bandas correspondes a faixa do visível, infravermelho próximo e médio, as imagens foram pré-processadas e classificadas de pelo algoritmo Cluster Analisys e posteriormente avaliadas pelo índice kappa (k). Em geral, a classificação da imagem Landsat 8 teve superestimativa de áreas nas classes ocupadas por campo e culturas anuais e subestimativa nas classes de agricultura, solo exposto, vegetação e água. A classificação da imagem Sentinel-2/MSI produziu resultados mais acurados (k = 0,98) em relação a do Landsat-8/OLI (k = 0,88). No entanto, ambas as classificações produziram resultados considerados como excelentes, ressaltando a qualidade que pode ser obtida a partir de imagens disponibilizadas gratuitamente.