Data/hora: 12/06/2024 08:47:18

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