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| Registros recuperados : 1 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
31/08/2015 |
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Data da última atualização: |
25/05/2017 |
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Autoria: |
GAROFALO, D. F. T.; MESSIAS, C. G.; LIESENBERG, V.; BOLFE, E. L.; FERREIRA, C. |
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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. |
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Título: |
Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 7, p. 593-604, jul. 2015. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em inglês: Comparative analysis of digital classifiers of Landsat?8 images for thematic mapping procedures. |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Classificação orientada a objetos; Gestão territorial; Resolução espacial; Uso do solo. |
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Thesagro: |
Cobertura do solo; Sensoriamento remoto. |
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Categoria do assunto: |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/128832/1/Analise-comparativa-de-classificadores.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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