Data/hora: 23/09/2024 23:58:11

Biblioteca(s): 	Embrapa Territorial.	
Data corrente: 	28/07/2015	
Data da última atualização: 	17/03/2016	
Autoria: 	GAROFALO, D. F. T.; MESSIAS, C. G.; LIESENBERG, V.; BOLFE, E. L.; FERREIRA, M. C.	
Afiliação: 	DANILO FRANCISCO TROVO GAROFALO, UNICAMP; GUSTAVO CASSIANO MESSIAS, UNICAMP; VERALDO LIESENBERG, UESC; EDSON LUIS BOLFE, CNPM; MARCOS CÉSAR FERREIRA, UNICAMP.	
Título: 	Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático.	
Ano de publicação: 	2015	
Fonte/Imprenta: 	Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 50, n.7, p. 593-604, jul. 2015.	
DOI: 	http://10.1590/S0100-204X201500070000x	
Idioma: 	Português	
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, definiramse 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.	
Palavras-Chave: 	Classificação orientada a objetos; Uso e cobertura do solo.	
Thesagro: 	Sensoriamento Remoto.	
Categoria do assunto: 	P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/128523/1/4540.pdf	
Registro original: 	Embrapa Territorial (CNPM)	
Exemplares: 	CNPM - (4540-1) - UPC - AP - PP - 15/059 - AP - 2015.059 - DIS