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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
18/09/2009 |
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Data da última atualização: |
25/02/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
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Autoria: |
LUZ, J. da. |
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Título: |
Imagens ALOS para o mapeamento da vegetação arbórea e outros usos do solo em área de Floresta Ombrófila Mista. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
2009. |
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Páginas: |
121 f. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal) - Setor de Ciências Agrárias, Universidade Federal do Paraná, Curitiba. Orientador: Nelson Carlos Rosot; Co-orientador: Maria Augusta Doetzer Rosot. |
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Conteúdo: |
O presente estudo teve como objetivo principal avaliar o uso de diferentes algoritmos
classificadores em imagens do satélite ALOS para mapeamento do uso do solo e classes de
vegetação em um fragmento de Floresta Ombrófila Mista. Como objetivo secundário foram
aplicadas e analisadas quatro diferentes técnicas de fusão para as imagens PRISM (2,5 metros de
resolução espacial) e AVNIR-2 (10 metros), utilizando três e quatro bandas. As técnicas
utilizadas foram as seguintes: HSV, Color normalized (CN), Gram-Schmidt Spectral Sharpening
e Principal Components Spectral Sharpening. Para as classificações foram utilizados os
algoritmos supervisionados Bhattacharya e Árvore de Decisão (C4.5). A área de estudo foi a
Reserva Florestal Embrapa/Epagri localizada no Município de Caçador, SC. Na classificação por
árvore de decisão foi utilizado um aplicativo para a geração do conjunto de regras da árvore, o
software WEKA e um aplicativo de processamento de imagens, o software ENVI, para a
classificação digital (RSI, 2005). Foram utilizadas 61 variáveis (13 espectrais e 48 de textura)
representadas em 317 amostras de treinamento de 3 x 3 pixels cada uma. Quando da classificação
por Bhattacharya (algoritmo de classificação por crescimento de regiões implementado no
software SPRING) foi necessário primeiramente realizar a segmentação da imagem para
posterior uso das regiões como amostras de treinamento para a classificação. Devido à limitação
do software em processar 61 bandas conjuntamente no processo de segmentação, a técnica
Análise de Cluster foi empregada para a seleção de seis bandas representativas do conjunto de
dados. Na análise visual e no teste de fidelidade espectral, as técnicas de fusão que apresentaram
melhores resultados foram as Componentes Principais e Gram-Schmidt. No teste de transferência
de detalhes as quatro técnicas de fusão se mostraram apropriadas. No resultado das classificações
o algoritmo que apresentou melhor acurácia foi a Árvore de Decisão, apresentando valor de
coeficiente Kappa de 0,966 e acurácia geral de 97% em comparação com o Bhattacharya, que
respectivamente apresentou os seguintes valores: 0,755 e 79%. Apesar da técnica Árvore de
Decisão apresentar um coeficiente Kappa superior, sua classificação se mostrou com aparência de
“salt and pepper”, com pixels isolados, assemelhando-se a uma imagem com ruído, ao contrário
da classificação por regiões. MenosO presente estudo teve como objetivo principal avaliar o uso de diferentes algoritmos
classificadores em imagens do satélite ALOS para mapeamento do uso do solo e classes de
vegetação em um fragmento de Floresta Ombrófila Mista. Como objetivo secundário foram
aplicadas e analisadas quatro diferentes técnicas de fusão para as imagens PRISM (2,5 metros de
resolução espacial) e AVNIR-2 (10 metros), utilizando três e quatro bandas. As técnicas
utilizadas foram as seguintes: HSV, Color normalized (CN), Gram-Schmidt Spectral Sharpening
e Principal Components Spectral Sharpening. Para as classificações foram utilizados os
algoritmos supervisionados Bhattacharya e Árvore de Decisão (C4.5). A área de estudo foi a
Reserva Florestal Embrapa/Epagri localizada no Município de Caçador, SC. Na classificação por
árvore de decisão foi utilizado um aplicativo para a geração do conjunto de regras da árvore, o
software WEKA e um aplicativo de processamento de imagens, o software ENVI, para a
classificação digital (RSI, 2005). Foram utilizadas 61 variáveis (13 espectrais e 48 de textura)
representadas em 317 amostras de treinamento de 3 x 3 pixels cada uma. Quando da classificação
por Bhattacharya (algoritmo de classificação por crescimento de regiões implementado no
software SPRING) foi necessário primeiramente realizar a segmentação da imagem para
posterior uso das regiões como amostras de treinamento para a classificação. Devido à limitação
do software em processar 61 bandas conjuntamente no ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Árvore de decisão; Imagem de satélite. |
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Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
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653 $aÁrvore de decisão
653 $aImagem de satélite
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
ID |
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Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
21/01/2011 |
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Data da última atualização: |
16/10/2012 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ALVES, A. P. de O.; AGUIAR, A. V. de; REIS, F. V.; SOUSA, V. A. de. |
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Afiliação: |
Ana Paula de Oliveira Alves, UNIBRASIL; ANANDA VIRGINIA DE AGUIAR, CNPF; Fabiane Vargas Reis, Valor Florestal; VALDERES APARECIDA DE SOUSA, CNPF. |
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Título: |
Desempenho e variação genética de progênies de Pinus taeda procedentes de áreas de produção de sementes da África do Sul. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
In: EVENTO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA FLORESTAS, 9., 2010, Colombo. Anais. Colombo: Embrapa Florestas, 2010. 1 CD-ROM. (Embrapa Florestas. Documentos, 198). EVINCI. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Povoamento comercial; Teste. |
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Thesagro: |
Melhoramento; Progênie; Semente. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/25821/1/200-10.pdf
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Embrapa Florestas (CNPF) |
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