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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
25/01/2016 |
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Data da última atualização: |
04/01/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SCHULTZ, B.; IMMITZER, M.; FORMAGGIO, A. R.; SANCHES, I. D. A.; LUIZ, A. J. B.; ATZBERGER, C. |
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Afiliação: |
BRUNO SCHULTZ, INPE; MARCUS IMMITZER, University of Natural Resources and Life Sciences, Viena; ANTONIO ROBERTO FORMAGGIO, INPE; IEDA DEL'ARCO SANCHES, INPE; ALFREDO JOSE BARRETO LUIZ, CNPMA; CLEMENT ATZBERGER, University of Natural Resources and Life Sciences, Viena. |
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Título: |
Self-guided segmentation and classification of multi-temporal landsat 8 images for crop type mapping in southeastern Brazil. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
Remote Sensing, Basel, v. 7, n. 11, p. 14482-14508, 2015. |
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ISBN: |
http://dx.doi.org/10.3390/rs71114482 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract: Only well-chosen segmentation parameters ensure optimum results of object-based image analysis (OBIA). Manually defining suitable parameter sets can be a time-consuming approach, not necessarily leading to optimum results; the subjectivity of the manual approach is also obvious. For this reason, in supervised segmentation as proposed by Stefanski et al. (2013) one integrates the segmentation and classification tasks. The segmentation is optimized directly with respect to the subsequent classification. In this contribution, we build on this work and developed a fully autonomous workflow for supervised object-based classification, combining image segmentation and random forest (RF) classification. Starting from a fixed set of randomly selected and manually interpreted training samples, suitable segmentation parameters are automatically identified. A sub-tropical study site located in São Paulo State (Brazil) was used to evaluate the proposed approach. Two multi-temporal Landsat 8 image mosaics were used as input (from August 2013 and January 2014) together with training samples from field visits and VHR (RapidEye) photo-interpretation. Using four test sites of 15 × 15 km2 with manually interpreted crops as independent validation samples, we demonstrate that the approach leads to robust classification results. On these samples (pixel wise, n ? 1 million) an overall accuracy (OA) of 80% could be reached while classifying five classes: sugarcane, soybean, cassava, peanut and others. We found that the overall accuracy obtained from the four test sites was only marginally lower compared to the out-of-bag OA obtained from the training samples. Amongst the five classes, sugarcane and soybean were classified best, while cassava and peanut were often misclassified due to similarity in the spatio-temporal feature space and high within-class variabilities. Interestingly, misclassified pixels were in most cases correctly identified through the RF classification margin, which is produced as a by-product to the classification map. MenosAbstract: Only well-chosen segmentation parameters ensure optimum results of object-based image analysis (OBIA). Manually defining suitable parameter sets can be a time-consuming approach, not necessarily leading to optimum results; the subjectivity of the manual approach is also obvious. For this reason, in supervised segmentation as proposed by Stefanski et al. (2013) one integrates the segmentation and classification tasks. The segmentation is optimized directly with respect to the subsequent classification. In this contribution, we build on this work and developed a fully autonomous workflow for supervised object-based classification, combining image segmentation and random forest (RF) classification. Starting from a fixed set of randomly selected and manually interpreted training samples, suitable segmentation parameters are automatically identified. A sub-tropical study site located in São Paulo State (Brazil) was used to evaluate the proposed approach. Two multi-temporal Landsat 8 image mosaics were used as input (from August 2013 and January 2014) together with training samples from field visits and VHR (RapidEye) photo-interpretation. Using four test sites of 15 × 15 km2 with manually interpreted crops as independent validation samples, we demonstrate that the approach leads to robust classification results. On these samples (pixel wise, n ? 1 million) an overall accuracy (OA) of 80% could be reached while classifying five classes: sugarcane, soybean, cassava, peanu... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Crop mapping; Mapeamento agrícola; Multi-resolution segmentation; OBIA; OLI; Random forest; Segmentação multirresolução. |
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Thesagro: |
Sensoriamento remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Brazil; Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/137582/1/2015AP38.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria de Alimentos; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
29/02/2000 |
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Data da última atualização: |
28/05/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
Nacional - A |
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Autoria: |
GONCALVES, R. A.; SANTOS, J. P.; CHANDRA, P. K.; GERMANI, R. |
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Afiliação: |
ROGERIO GERMANI, CTAA. |
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Título: |
Controle de Rhyzopertha dominica pela atmosfera controlada com CO2, em trigo. |
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Ano de publicação: |
2000 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 35, n. 1, p. 1-9, 2000. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.1590/S0100-204X2000000100001 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A utilizacao de gases inertes como fumigantes no controle de pragas e uma alternativa ao uso de fosfina. O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiencia de uma atmosfera com CO2 no controle de Rhyzoperta dominica (Fabr.) (Coleoptera: Bostrichidae) em graos de trigo armazenado. O trabalho constou de cinco concentracoes de CO2 (0, 30, 40, 50 e 60%, completados com N2), tres periodos de exposicao (5,10,15 dias), tres populacoes de R. dominica (Fabr.) (Coleoptera: Bostrichidade) (Campo Mourao, PR, Sete Lagoas, MG e Santa Rosa, RS) e sete fases de desenvolvimento do inseto (ovo, larva de 1,2,3, e 4 instar, pupa e adulto) com tres repeticoes. As diferentes fases de R. dominica foram acondicionadas em tecido organza e lavadas para camaras de expurgo de 200 litros com 75% deste volume repletos de graos. As camaras foram vedadas com borracha de silicone para garantir a hermeticidade. Apos a vedacao das camaras injetavam-se os gases contendo diferentes toeroes de CO2. Os resultados mostraram que todos os teores de CO2, causaram 100% de mortalidade de adultos das tres populacoes nos tres periodos de exposicao utilizados. Em pupas a mortalidade atingiu 100% no teor de 60% de CO2 para as tres populacoes no periodo de 15 dias de exposicao; porem, todos os teores de CO2 utilizados nos períodos de 15 dias de exposicao causaram 100% de mortalidade das pupas da populacao de Santa Rosa. Para o adequado controle de larvas de diferentes instares sao necessarios teores de CO2 iguais ou acima iguais de 50%. Nos periodos de 10 e 15 dias de exposição, todos os teores de CO2 causaram 100% de mortalidade dos ovos das tres populacoes avaliadas. MenosA utilizacao de gases inertes como fumigantes no controle de pragas e uma alternativa ao uso de fosfina. O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiencia de uma atmosfera com CO2 no controle de Rhyzoperta dominica (Fabr.) (Coleoptera: Bostrichidae) em graos de trigo armazenado. O trabalho constou de cinco concentracoes de CO2 (0, 30, 40, 50 e 60%, completados com N2), tres periodos de exposicao (5,10,15 dias), tres populacoes de R. dominica (Fabr.) (Coleoptera: Bostrichidade) (Campo Mourao, PR, Sete Lagoas, MG e Santa Rosa, RS) e sete fases de desenvolvimento do inseto (ovo, larva de 1,2,3, e 4 instar, pupa e adulto) com tres repeticoes. As diferentes fases de R. dominica foram acondicionadas em tecido organza e lavadas para camaras de expurgo de 200 litros com 75% deste volume repletos de graos. As camaras foram vedadas com borracha de silicone para garantir a hermeticidade. Apos a vedacao das camaras injetavam-se os gases contendo diferentes toeroes de CO2. Os resultados mostraram que todos os teores de CO2, causaram 100% de mortalidade de adultos das tres populacoes nos tres periodos de exposicao utilizados. Em pupas a mortalidade atingiu 100% no teor de 60% de CO2 para as tres populacoes no periodo de 15 dias de exposicao; porem, todos os teores de CO2 utilizados nos períodos de 15 dias de exposicao causaram 100% de mortalidade das pupas da populacao de Santa Rosa. Para o adequado controle de larvas de diferentes instares sao necessarios teores de CO2 iguais ou acima i... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Atmosfera controlada; Grain; Pest; Stored grain pest. |
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Thesagro: |
Armazenamento; Fumigação; Gás; Grão; Pós-Colheita; Praga; Trigo; Triticum Aestivum. |
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Thesaurus NAL: |
fumigation; pests; storage; wheat. |
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Categoria do assunto: |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/213351/1/6893.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/AI-SEDE/16762/1/PAB97258J.pdf
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Marc: |
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
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Registro original: |
Embrapa Agroindústria de Alimentos (CTAA) |
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