Data/hora: 05/06/2024 09:14:23

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 06/05/2019
Data da última atualização: | 21/01/2020
Autoria: | CAON, I. L.; BECKER, W. R.; GANASCINI, D.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. de S.; PRUDENTE, V. H. R.; OLDONI, L. V.; ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E.
Afiliação: | IVÃ LUIS CAON, Unioeste; WILLYAN RONALDO BECKER, Unioeste; DIANDRA GANASCINI, Unioeste; CARLOS EDUARDO VIZZOTTO CATTANI, Unioeste; ISAQUE DE SOUZA MENDES, Unioeste; VICTOR HUGO ROHDEN PRUDENTE, Inpe; LUCAS VOLOCHEN OLDONI, Inpe; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; ERIVELTO MERCANTE, Unioeste.
Título: | Comparativo entre os classificadores RF e MAXVER, para classificação de uso e cobertura da terra, em diferentes densidades temporais.
Ano de publicação: | 2019
Fonte/Imprenta: | In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019.
Páginas: | 4 p.
ISBN: | 978-85-17-00097-3
Idioma: | Português
Notas: | Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del?Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. SBSR 2019.
Conteúdo: | RESUMO. O uso combinado de sensores com melhor resolução temporal com sensores de melhor resolução espacial, têm permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre. Desse modo destacam-se os algoritmos de predição, que são capazes de unir a melhor resolução espacial de um sensor a melhor resolução temporal de outro. Além das resoluções das imagens, o uso de algoritmos de classificação eficientes é decisivo para se obter elevada acurácia nos mapeamentos. Assim, o objetivo desse trabalho foi comparar os classificadores Random Forest e Máxima Verossimilhança, com diferentes modos de entrada de dados, a fim de definir qual o melhor classificador. Os resultados apontaram que o algoritmo Random Forest apresentou as maiores métricas de acurácia.
Palavras-Chave: | Algoritmo Random Forest; Classificação de imagens; Cobertura da terra; Fusão de imagens; Image classification; Image fusion; STARFM.
Thesagro: | Uso da Terra.
Thesaurus Nal: | Land cover; Land use.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/196958/1/PL-Comparativo-SBSR-2019.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (20051-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS