Título:	Potencial de aplicação do algoritmo Spectral Angle Mapper (SAM) em imagens Landsat para discriminação de áreas de seringueira.
Autor:	BENSUASKI, P. P. ARAUJO, L. S. de LOEBMANN, D. G. dos S. W. SANTOS, V. C. VICENTE, L. E.
Afiliación:	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.
Año:	2015
Referencia:	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 9., 2015. Anais... Campinas: IAC, 2015.
Páginas:	8 p.
Descripción:	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
Palabras clave:	Classificação Spectral Angle Mapper (SAM)
Tipo de Material:	Artigo em anais e proceedings
Acceso:	openAccess
Aparece en las colecciones:	Artigo em anais de congresso (CNPM)