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Nesse trabalho foi testada a qualidade de uma classificação supervisionada, usando diferentes métodos de seleção de atributos. Para esse estudo utilizou-se de uma imagem multiespectral WordVIew-3 de alta resolução espacial da capital da Suécia, Estocolmo. Foram gerados 267 atributos derivados da imagem original, e então foi realizada a seleção dos atributos pelos métodos Cfs Subset Eval, Classifier Attribute Eval, GainRatio Attribute Eval, InfoGain Attribute Eval e Wrapper Subset Eval disponíveis no software WEKA 3.8. Após foi realizada a classificação dos diferentes conjuntos de dados. Para a validação foi realizada a comparação do índice kappa gerado por cada classificação, que demonstrou que a imagem classificada após a seleção de atributos pelo método Cfs Subset Eval apresentou maior exatidão global.