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Título: Potencial de aplicação do algoritmo Spectral Angle Mapper (SAM) em imagens Landsat para discriminação de áreas de seringueira.
Autoria: BENSUASKI, P. P.
ARAUJO, L. S. de
LOEBMANN, D. G. dos S. W.
SANTOS, V. C.
VICENTE, L. E.
Afiliação: PAOLLA PIERIN BENSUASKI, ESTAGIÁRIA CNPM; LUCIANA SPINELLI DE ARAUJO, CNPM; DANIEL GOMES DOS SANTOS W LOEBMANN, CNPM; VINÍCIUS CASTILHO SANTOS, ESTAGIÁRIO CNPM; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPM.
Ano de publicação: 2015
Referência: In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 9., 2015. Anais... Campinas: IAC, 2015.
Páginas: 8 p.
Conteúdo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial de aplicação do algoritmo Spectral Angle Mapper (SAM) em imagens OLI/Landsat para a discriminação de áreas de seringueira na região noroeste do Estado de São Paulo. Na imagem, amostras dos alvos dominantes da paisagem foram empregadas para gerar a classificação SAM. Com base em pontos coletados em trabalho de campo, a classificação das áreas de seringueira foi analisada com 33,3% de acertos, 51,3% de erros aceitáveis e 15,4% de erros não aceitáveis, o que é um resultado satisfatório para a análise exploratória realizada.
Thesagro: Hevea Brasiliensis
Seringueira
NAL Thesaurus: Landsat
Palavras-chave: Classificação
Spectral Angle Mapper (SAM)
Tipo do material: Artigo em anais e proceedings
Acesso: openAccess
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPM)

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