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dc.contributor.authorGAROFALO, D. F. T.pt_BR
dc.contributor.authorMESSIAS, C. G.pt_BR
dc.contributor.authorLIESENBERG, V.pt_BR
dc.contributor.authorBOLFE, E. L.pt_BR
dc.contributor.authorFERREIRA, M. C.pt_BR
dc.date.accessioned2015-07-28T11:11:11Zpt_BR
dc.date.available2015-07-28T11:11:11Zpt_BR
dc.date.created2015-07-28pt_BR
dc.date.issued2015pt_BR
dc.identifier.citationPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 50, n.7, p. 593-604, jul. 2015.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1020642pt_BR
dc.descriptionO 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.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectClassificação orientada a objetospt_BR
dc.subjectUso e cobertura do solopt_BR
dc.titleAnálise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático.pt_BR
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.date.updated2016-03-17T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroSensoriamento Remotopt_BR
riaa.ainfo.id1020642pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2016-03-17pt_BR
dc.identifier.doihttp://10.1590/S0100-204X201500070000xpt_BR
dc.contributor.institutionDANILO FRANCISCO TROVO GAROFALO, UNICAMP; GUSTAVO CASSIANO MESSIAS, UNICAMP; VERALDO LIESENBERG, UESC; EDSON LUIS BOLFE, CNPM; MARCOS CÉSAR FERREIRA, UNICAMP.pt_BR
Appears in Collections:Artigo em periódico indexado (CNPM)

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