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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Roraima. |
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Data corrente: |
14/09/2021 |
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Data da última atualização: |
14/09/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
PRUDENTE, V. H. R.; SANCHES, I. D.; ADAMI, M.; SKAKUN, S.; OLDONI, L. V.; XAUD, H. A. M.; XAUD, M. R.; ZHANG, Y. |
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Afiliação: |
HARON ABRAHIM MAGALHAES XAUD, CPAF-RR; MARISTELA RAMALHO XAUD, CPAF-RR. |
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Título: |
SAR data for land use land cover classification in a tropical region with frequent cloud cover. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
IGARSS - INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, 2020. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
This study aims at mapping Land Use and Land Cover (LULC) in the region of Roraima, Brazil, using time-series of Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) data. All available Sentinel-1 images covering the study area were used and classified using two machine learning algorithms, namely random forest and multilayer perceptron. LULC heterogeneity with the SAR process complexity makes the process challenging in distinguishing certain classes. Results show that SAR data could be used for LULC mapping, as rainforest, savannas, water, and sandbank/outcrop classes. But cannot provide accurate separation for all classes, mainly for those with similar geometrical structures, such as regeneration areas, perennial crops, and buritizais. |
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Palavras-Chave: |
Machine learning; Sentinel. |
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Thesagro: |
Radar. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 01409nam a2200229 a 4500
001 2134397
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520 $aThis study aims at mapping Land Use and Land Cover (LULC) in the region of Roraima, Brazil, using time-series of Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) data. All available Sentinel-1 images covering the study area were used and classified using two machine learning algorithms, namely random forest and multilayer perceptron. LULC heterogeneity with the SAR process complexity makes the process challenging in distinguishing certain classes. Results show that SAR data could be used for LULC mapping, as rainforest, savannas, water, and sandbank/outcrop classes. But cannot provide accurate separation for all classes, mainly for those with similar geometrical structures, such as regeneration areas, perennial crops, and buritizais.
650 $aRadar
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653 $aSentinel
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700 1 $aZHANG, Y.
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Registro original: |
Embrapa Roraima (CPAF-RR) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Registros recuperados : 5 | |
| 2. |  | PRUDENTE, V. H. R.; SKAKUN, S.; OLDONI, L. V.; XAUD, H. A. M.; XAUD, M. R.; ADAMI, M.; SANCHES, I. D. A. Multisensor approach to land use and land cover mapping in Brazilian Amazon. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 189, p. 95-109, 2022.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Roraima. |
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| 3. | | SANCHES, I. D.; FEITOSA, R. Q.; ACHANCCARAY, P.; MONTIBELLER, B.; LUIZ, A. J. B.; SOARES, M. D.; PRUDENTE, V. H. R.; VIEIRA, D. C.; MAURANO, L. E. P. Lem benchmark database for tropical agricultural remote sensing application. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 42, n. 1, p. 387-392, 2018. Edition of the proceedings ISPRS TC I Mid-term Symposium ?Innovative Sensing ? From Sensors to Methods and Applications?, 10-12 October 2018, held a Karlsruhe, Germany. 387-392.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 5. | | 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. Comparativo entre os classificadores RF e MAXVER, para classificação de uso e cobertura da terra, em diferentes densidades temporais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. 4 p. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del?Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. SBSR 2019.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| Registros recuperados : 5 | |
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