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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Territorial. |
Data corrente: |
28/07/2015 |
Data da última atualização: |
17/03/2016 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/128523/1/4540.pdf
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Marc: |
LEADER 02004naa a2200217 a 4500 001 2020642 005 2016-03-17 008 2015 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttp://10.1590/S0100-204X201500070000x$2DOI 100 1 $aGAROFALO, D. F. T. 245 $aAnálise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático. 260 $c2015 520 $aO 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. 650 $aSensoriamento Remoto 653 $aClassificação orientada a objetos 653 $aUso e cobertura do solo 700 1 $aMESSIAS, C. G. 700 1 $aLIESENBERG, V. 700 1 $aBOLFE, E. L. 700 1 $aFERREIRA, M. C. 773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília$gv. 50, n.7, p. 593-604, jul. 2015.
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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Registros recuperados : 21 | |
1. | | GAROFALO, D. F. T.; MESSIAS, C. G.; LIESENBERG, V.; BOLFE, E. L.; FERREIRA, C. Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 7, p. 593-604, jul. 2015. Título em inglês: Comparative analysis of digital classifiers of Landsat?8 images for thematic mapping procedures.Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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2. | | GAROFALO, D. F. T.; MESSIAS, C. G.; LIESENBERG, V.; BOLFE, E. L.; FERREIRA, M. C. Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 50, n.7, p. 593-604, jul. 2015.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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5. | | KONDO, J. T.; SILVA, M. G. da; GAROFALO, D. F. T.; BETTANIN, V. C.; PACKER, A. P. Análise de sedimentos marinhos e qualidade da água em Penha, SC. In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 13., 2019, Campinas. Anais... Campinas: Instituto Agronômico, 2019. Artigo 19402.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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8. | | PENTEADO, L. F.; NOGUEIRA, S. F.; ANDRADE, C. A. de; RAMOS, N. P.; PAZIANOTTO, R. A. A.; GAROFALO, D. T. N2O emission factors for nitrogen fertilizers and animal excreta in pastures: a meta-analysis for Brazil. In: SEMINAR ON NATURE BASED SOLUTIONS IN AGRICULTURE AND FORESTRY, 1., 2023, São Paulo. Strategies for carbon capture and reduction of GHG emissions in Brasil: book of abstracts. São Paulo: USP/RCGI, 2023. Evento on-line. 2 p.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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10. | | GAROFALO, D. F. T.; NOVAES, R. M. L.; PAZIANOTTO, R. A. A.; MACIEL, V. G.; BRANDÃO, M.; SHIMBO, J. Z.; MATSUURA, M. I. da S. F. Land-use change CO2 emissions associated with agricultural products at municipal level in Brazil. Journal of Cleaner Production, v. 364, article 132549, 2022.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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12. | | GAROFALO, D. F. T.; KONDO, V. Y.; VICENTE, L. E.; SILVA, M. G. da; KOGA-VICENTE, A.; RAMOS, N. P.; PACKER, A. P. Pre-harvesting biomass burning for sugarcane crop: comparing emission factors for realist results. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. Ref. 96710. p. 1-4.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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13. | | MACIEL, V. G.; NOVAES, R. M. L.; BRANDÃO, M.; CAVALETT, O.; PAZIANOTTO, R. A. A.; GAROFALO, D. F. T.; MATSUURA, M. I. da S. F. Towards a non-ambiguous view of the amortization period for quantifying direct land-use change in LCA. The International Journal of Life Cycle Assessment, v. 27, n. 12, p. 1299-1315, 2022.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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14. | | SILVA, M. G. da; PACKER, A. P.; SAMPAIO, F. G.; BETTANIN, V. C.; GAROFALO, D. T.; CAMPECHE, D. F. B.; ALVALÁ, P. C.; SILVA, C. M. da; SILVA, J. L. da; BARROS, N. O. Compreendendo as emissões e remoções de gases de efeito estufa (GEE) em pisciculturas em tanques-rede em reservatórios. In: SOTTA, E. D.; SAMPAIO, F. G.; COSTA, M. de S. N. (Org.). Coletânea de fatores de emissão e remoção de gases de efeito estufa da pecuária brasileira. Brasília, DF: MAPA: SENAR, 2020. p. 150-151Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Semiárido. |
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15. | | SILVA, M. G. da; SAMPAIO, F. G.; TANIWAKI, R. H.; BARROS, N. O.; ALVALÁ, P. C.; BETTANIN, V. C.; GAROFALO, D. F. T.; COSTA, D. O. da; AYER, J. E. B.; GONDEK, T. P.; PACKER, A. P. Increase of methane emission linked to net cage fish farms in a tropical reservoir. Environmental Challenges, v. 5, article 100287, 2021.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 4 |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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16. | | MATSUURA, M. I. da S. F.; CARDOSO, F. H.; PIGHINELLI, A. L. M. T.; MACIEL, V. G.; RAMOS, N. P.; GAROFALO, D. F. T.; MENDES, N. C.; MOORE, C. C. S.; NOVAES, R. M. L.; MORANDI, M. A. B. ICVCalc: ferramenta para construção de inventários agrícolas para estudos de avaliação de ciclo de vida. Jaguariúna: Embrapa Meio Ambiente, 2022. 47 p. (Embrapa Meio Ambiente. Circular técnica, 32).Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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17. | | GUARENGHI, M. M.; GAROFALO, T. F. T.; SEABRA, J. E. A.; MOREIRA, M. R. M.; NOVAES, R. M. L.; RAMOS, N. P.; NOGUEIRA, S. F.; ANDRADE, C. A. de. Land use change net removals associated with sugarcane in Brazil. Land, v. 12, n. 3, article 584, 2023.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 3 |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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18. | | BARIZON, R. R. M.; MATSUURA, M. I. da S. F.; SCACHETTI, M. T.; SILVA, G. B. S. da; COSTA, M. P.; GAROFALO; LANES, V. F. de; PICOLI, G.; PIGHINELLI, A. L. M. T.; MORANDI, M. A. B. Modelo PestLCI: parametrização para os cenários brasileiros de produção agrícola. Jaguariúna: Embrapa Meio Ambiente, 2021. 30 p. il. color. (Embrapa Meio Ambiente. Documentos, 132).Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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19. | | AMARAL, D. R. do; NOVAES, R. M. L.; PIGHINELLI, A. L. M. T.; GAROFALO, D. F. T.; DUTRA, E. D.; MACIEL, V. G.; MATSUURA, M. I. da S. F. Preliminary estimate of the effect of CO2 emissions from direct land use change on RenovaBio’s energy-environmental performance. In: EUROPEAN BIOMASS CONFERENCE AND EXHIBITION, 31., 2023, Bologna, Italy. Proceedings... Bologna: EUBCE, 2023. Poster. Ref. 2AV.5.23.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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20. | | BARIZON, R. R. M.; MATSUURA, M. I. da S. F.; SCACHETTI, M. T.; SILVA, G. B. S. da; COSTA, M. P.; GAROFALO; LANES, V. F. de; PICOLI, G.; PIGHINELLI, A. L. M. T.; MORANDI, M. A. B. PestLCI Model: parameterization for scenarios of Brazilian agricultural production. Jaguariúna: Embrapa Environment, 2021. 30 p. il. color. (Embrapa Meio Ambiente. Documentos, 134).Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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