Data/hora: 04/06/2024 01:55:20

Biblioteca(s): | Embrapa Florestas.
Data corrente: | 13/11/2014
Data da última atualização: | 13/11/2014
Autoria: | SILVA, P. R.; ACERBI JÚNIOR, F. W.; CARVALHO, L. M. T. de; SCOLFORO, J. R. S.
Título: | Use of artificial neural networks and geographic objects for classifying remote sensing imagery.
Ano de publicação: | 2014
Fonte/Imprenta: | Cerne, Lavras, v. 20, n. 2, p. 267-276, abr./jun. 2014.
Idioma: | Inglês
Conteúdo: | Conduziu-se este trabalho, com o objetivo de se alcançar o desenvolvimento de uma metodologia para a criação de um mapa de uso e cobertura do solo na região norte do estado de MG, onde, além de atividades agropecuárias, predominam vegetações nativas de cerrado, florestas estacionais deciduais e extensas áreas de vereda. Utilizando parcelas inventariadas e imagens dos sensores Rapideye, Landsat TM e MODIS, foram traçados três objetivos específicos: testar o uso de técnicas de segmentação de imagens para uma classificação baseada em objetos contemplando informações espectrais, espaciais e temporais; Testar o uso de imagens de alta resolução espacial (Rapideye) combinadas a séries temporais Landsat-TM, visando a captar os efeitos da sazonalidade, e a classificação dos dados por meio de Redes Neurais Artificiais. Por meio da série temporal de imagens MODIS e parcelas inventariadas, foram extraídas as assinaturas temporais das principais fisionomias presentes na região, observando-se, assim, os melhores períodos do ano a serem representados no processo de classificação. Os objetos criados na segmentação das imagens Rapideye, juntamente com a série temporal Landsat TM, foram classificados por dez diferentes arquiteturas de redes MultiLayerParceptron. Os resultados mostraram que metodologia atende aos propósitos do estudo e as características das fisionomias presentes na região. Com excelentes valores de acurácia para as classes nativas, o estudo mostra a importância da adequação da base de dados em trabalhos de classificação e da importância de uma segmentação que atenda aos propósitos do trabalho.
Palavras-Chave: | Classificação baseada em objetos; Image segmentation; Object-based classification; Segmentação de imagens; Séries temporais; Time series.
Categoria do assunto: | --
Registro original: | Embrapa Florestas (CNPF)
Exemplares: | CNPF - (52968-1) - ADD - AP - PP -  -  -  - DIS