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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
16/06/2010 |
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Data da última atualização: |
16/06/2010 |
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Autoria: |
SPERA, S. T.; REATTO, A.; MARTINS, E. de S.; CARDOSO, E. A.; CARVALHO JUNIOR, O. A. de; GUIMARÃES, R.; SILVA, A. V. da; FARIAS, M. F. R. |
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Título: |
Aptidão agrícola das terras da Bacia do Alto Curso do Rio Descoberto, DF/GO, escala de 1:100.000. |
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Ano de publicação: |
2003 |
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Fonte/Imprenta: |
Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2003. |
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Páginas: |
36 p. |
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Série: |
(Embrapa Cerrados. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 115). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O trabalho tem como objetivo apresentar as classes de aptidão agrícola das terras da Bacia do Alto Curso do Rio Descoberto para subsidiar ações e projetos de preservação ambiente, desenvolvimento e ocupação agrícola locais na região da Bacia do Descoberto. |
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Palavras-Chave: |
Gleissolo; Plintossolo. |
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Thesagro: |
Aptidão Agrícola; Cambissolo; Cerrado; Latossolo; Uso da Terra. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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650 $aAptidão Agrícola
650 $aCambissolo
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653 $aPlintossolo
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700 1 $aGUIMARÃES, R.
700 1 $aSILVA, A. V. da
700 1 $aFARIAS, M. F. R.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
14/02/2017 |
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Data da última atualização: |
24/05/2017 |
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Autoria: |
GRANDE, T. O. de; ALMEIDA, T. de; CICERELLI, R. E. |
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Afiliação: |
THALLITA OLIVEIRA DE GRANDE, UNB; TATI DE ALMEIDA, UNB; REJANE ENNEAS CICERELLI, UNB. |
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Título: |
Classificação orientada a objeto em associação às ferramentas reflectância acumulada e mineração de dados. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 51, n. 12, p. 1983-1991, dez. 2016. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em inglês: Object-oriented classification in association with accumulated reflectance and data mining tools. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi utilizar as técnicas de reflectância acumulada e mineração de dados, seguidas por classificação orientada a objeto, em imagens do sensor Operational Land Imager (OLI), satélite Landsat 8, para a classificação de vegetação nativa e cobertura agropecuária do Cerrado. Quatro imagens de reflectância foram utilizadas para a discriminação de seis classes ? agricultura, pecuária, campo limpo úmido, savana, floresta e campo ?, para a classificação do Parque Nacional das Emas, no Estado de Goiás, e adjacências. As imagens foram segmentadas para a extração de atributos espectrais de amostras e a aplicação de combinações de atributos (média + moda, todos os atributos) na mineração de dados. O programa Weka foi utilizado para a construção das árvores de decisão. Essa metodologia indicou que a diferenciação entre alvos aumentou a partir da acumulação temporal da reflectância, em todas as bandas e as classes, e a melhor imagem foi aquela do somatório das quatro datas. A classificação baseada na associação de atributos média + moda não apresentou impedimentos no processamento das regras de decisão, diferentemente da associação de todos os atributos. A classificação média + moda apresentou acurácia satisfatória (exatidão global, 69%; Kappa, 58%; e TAU, 63%). A integração dessas técnicas apresenta potencial para a diferenciação de vegetação nativa e antrópica do Cerrado. |
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Palavras-Chave: |
Análise baseada em objeto; Análise multitemporal; Anthropization; Antropização; Classificação supervisionada; Multitemporal analysis; Object-based analysis; Supervised classification. |
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Thesagro: |
Mineração; Sensoriamento remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Mining; Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/155552/1/Classificacao-orientada-a-objeto.pdf
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Marc: |
LEADER 02525naa a2200301 a 4500
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500 $aTítulo em inglês: Object-oriented classification in association with accumulated reflectance and data mining tools.
520 $aO objetivo deste trabalho foi utilizar as técnicas de reflectância acumulada e mineração de dados, seguidas por classificação orientada a objeto, em imagens do sensor Operational Land Imager (OLI), satélite Landsat 8, para a classificação de vegetação nativa e cobertura agropecuária do Cerrado. Quatro imagens de reflectância foram utilizadas para a discriminação de seis classes ? agricultura, pecuária, campo limpo úmido, savana, floresta e campo ?, para a classificação do Parque Nacional das Emas, no Estado de Goiás, e adjacências. As imagens foram segmentadas para a extração de atributos espectrais de amostras e a aplicação de combinações de atributos (média + moda, todos os atributos) na mineração de dados. O programa Weka foi utilizado para a construção das árvores de decisão. Essa metodologia indicou que a diferenciação entre alvos aumentou a partir da acumulação temporal da reflectância, em todas as bandas e as classes, e a melhor imagem foi aquela do somatório das quatro datas. A classificação baseada na associação de atributos média + moda não apresentou impedimentos no processamento das regras de decisão, diferentemente da associação de todos os atributos. A classificação média + moda apresentou acurácia satisfatória (exatidão global, 69%; Kappa, 58%; e TAU, 63%). A integração dessas técnicas apresenta potencial para a diferenciação de vegetação nativa e antrópica do Cerrado.
650 $aMining
650 $aRemote sensing
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653 $aAnálise baseada em objeto
653 $aAnálise multitemporal
653 $aAnthropization
653 $aAntropização
653 $aClassificação supervisionada
653 $aMultitemporal analysis
653 $aObject-based analysis
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700 1 $aALMEIDA, T. de
700 1 $aCICERELLI, R. E.
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 51, n. 12, p. 1983-1991, dez. 2016.
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Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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