Data/hora: 01/06/2024 11:52:06

Biblioteca(s): 	Embrapa Unidades Centrais.	
Data corrente: 	31/08/2015	
Data da última atualização: 	25/05/2017	
Autoria: 	GAROFALO, D. F. T.; MESSIAS, C. G.; LIESENBERG, V.; BOLFE, E. L.; FERREIRA, C.	
Afiliação: 	DANILO FRANCISCO TROVO GAROFALO, Universidade Estadual de Campinas; CASSIANO GUSTAVO MESSIAS, Universidade Estadual de Campinas; VERALDO LIESENBERG, Universidade do Estado de Santa Catarina; EDSON LUIS BOLFE, CNPM; CÉSAR FERREIRA, Universidade Estadual de Campinas.	
Título: 	Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático.	
Ano de publicação: 	2015	
Fonte/Imprenta: 	Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 7, p. 593-604, jul. 2015.	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Título em inglês: Comparative analysis of digital classifiers of Landsat?8 images for thematic mapping procedures.	
Conteúdo: 	O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho dos classificadores digitais SVM e K?NN para a classificação orientada a objeto em imagens Landsat?8, aplicados ao mapeamento de uso e cobertura do solo da Alta Bacia do Rio Piracicaba?Jaguari, MG. A etapa de pré?processamento contou com a conversão radiométrica e a minimização dos efeitos atmosféricos. Em seguida, foi feita a fusão das bandas multiespectrais (30 m) com a banda pancromática (15 m). Com base em composições RGB e inspeções de campo, definiram?se 15 classes de uso e cobertura do solo. Para a segmentação de bordas, aplicaram?se os limiares 10 e 60 para as configurações de segmentação e união no aplicativo ENVI. A classificação foi feita usando SVM e K?NN. Ambos os classificadores apresentaram elevados valores de índice Kappa (k): 0,92 para SVM e 0,86 para K?NN, significativamente diferentes entre si a 95% de probabilidade. Uma significativa melhoria foi observada para SVM, na classificação correta de diferentes tipologias florestais. A classificação orientada a objetos é amplamente aplicada em imagens de alta resolução espacial; no entanto, os resultados obtidos no presente trabalho mostram a robustez do método também para imagens de média resolução espacial.	
Palavras-Chave: 	Classificação orientada a objetos; Gestão territorial; Resolução espacial; Uso do solo.	
Thesagro: 	Cobertura do solo; Sensoriamento remoto.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/128832/1/Analise-comparativa-de-classificadores.pdf	
Registro original: 	Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)	
Exemplares: 	AI-SEDE - (58134-1) - UPE - AP - PP - 630.72081 - P474 -  - DIS