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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
31/08/2015 |
Data da última atualização: |
25/05/2017 |
Autoria: |
GAROFALO, D. F. T.; MESSIAS, C. G.; LIESENBERG, V.; BOLFE, E. L.; FERREIRA, C. |
Afiliação: |
DANILO FRANCISCO TROVO GAROFALO, Universidade Estadual de Campinas; CASSIANO GUSTAVO MESSIAS, Universidade Estadual de Campinas; VERALDO LIESENBERG, Universidade do Estado de Santa Catarina; EDSON LUIS BOLFE, CNPM; CÉSAR FERREIRA, Universidade Estadual de Campinas. |
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, DF, v. 50, n. 7, p. 593-604, jul. 2015. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Título em inglês: Comparative analysis of digital classifiers of Landsat?8 images for thematic mapping procedures. |
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, definiram?se 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; Gestão territorial; Resolução espacial; Uso do solo. |
Thesagro: |
Cobertura do solo; Sensoriamento remoto. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/128832/1/Analise-comparativa-de-classificadores.pdf
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Marc: |
LEADER 02175naa a2200253 a 4500 001 2022944 005 2017-05-25 008 2015 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aGAROFALO, D. F. T. 245 $aAnálise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático. 260 $c2015 500 $aTítulo em inglês: Comparative analysis of digital classifiers of Landsat?8 images for thematic mapping procedures. 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, definiram?se 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 $aCobertura do solo 650 $aSensoriamento remoto 653 $aClassificação orientada a objetos 653 $aGestão territorial 653 $aResolução espacial 653 $aUso do solo 700 1 $aMESSIAS, C. G. 700 1 $aLIESENBERG, V. 700 1 $aBOLFE, E. L. 700 1 $aFERREIRA, C. 773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 50, n. 7, p. 593-604, jul. 2015.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Registros recuperados : 143 | |
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