Data/hora: 12/06/2024 00:20:39

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 13/11/2018
Data da última atualização: | 21/01/2020
Autoria: | CAON, I. L.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. S.; OLDONI, L. V.
Afiliação: | IVÃ LUIS CAON, Unioeste; ERIVELTO MERCANTE, Unioeste; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; CARLOS EDUARDO VIZZOTTO CATTANI, Unioeste; ISAQUE SOUZA MENDES, Unioeste; LUCAS VOLOCHEN OLDONI, INPE.
Título: | Mapeamento de pastagens por meio da classificação da fusão de imagens Landsat-8/OLI e MODIS no município de São Gabriel do Oeste - MS.
Ano de publicação: | 2018
Fonte/Imprenta: | In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 7., 2018. Jardim. Anais... São José dos Campos: INPE, 2018.
Páginas: | p. 686-694.
ISBN: | 978-85-17-00094-2
Idioma: | Português
Notas: | Geopantanal 2018.
Conteúdo: | Resumo. O sensoriamento remoto mostra-se eficiente no mapeamento de grandes áreas geográficas, executado a partir de imagens orbitais. A alta resolução espacial presente em sensores tem permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre, porém a resolução temporal também se mostra importante, devido a constante mudança que ocorre nos ecossistemas. Desse modo os algoritmos de predição se mostram de grande valia, uma vez que são capazes de unir a alta resolução espacial de um sensor a alta resolução temporal de outro. O objetivo deste trabalho foi realizar o mapeamento das áreas de pastagem presentes na extensão do município de São Gabriel do Oeste - MS, bem como avaliar o desempenho de diferentes algoritmos de classificação em diferentes séries temporais, sendo uma composta apenas de imagens Landsat e outra composta de imagens geradas pelo algoritmo de predição STARFM (Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model). Sendo que o algoritmo Random Forest, na série temporal composta pelas imagens geradas pelo algoritmo STARFM e com a adição de métricas fenológicas apresentou as melhores acurácias, obtendo índice Kappa superior a 0,85 e exatidão global superior a 92,5%.
Palavras-Chave: | Classificação de imagens; Data mining; Fusão de imagens; Image classification; Image fusion; Image processing; Mineração de dados; Orbital sensor; Processamento de imagens; Sensor orbital.
Thesagro: | Sensoriamento Remoto.
Thesaurus Nal: | Image analysis; Remote sensing.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/185898/1/PL-Mapeamento-Caon-etal-Geopantanal.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (19743-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS