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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSILVA, E. da
dc.contributor.authorACCIOLY, L. J. de O.
dc.contributor.authorARAÚJO, A.
dc.contributor.authorSILVA, A. B. da
dc.contributor.authorCANTALICE, J. R. B.
dc.contributor.authorSILVA, J. A. da
dc.date.accessioned2022-05-02T19:08:04Z-
dc.date.available2022-05-02T19:08:04Z-
dc.date.created2009-10-15
dc.date.issued2009
dc.identifier.citationIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 32., 2009, Fortaleza. O solo e a produção de bioenergia: perspectivas e desafios. [Viçosa, MG]: SBCS; Fortaleza: UFC, 2009. 1 CD-ROM.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/514004-
dc.descriptionO uso e a cobertura do solo respondem pelo impacto das atividades humanas sobre o meio ambiente. Neste estudo, utilizou-se a classificação supervisionada pelos métodos ?support vector machine? (SVM) e mínima distância (MD) para gerar mapas da cobertura das terras de uma área (117 ha), da bacia do rio Ipojuca (PE), a partir de imagens de alta resolução capturadas do software Google Earth®. Os índices de acurácia global e kappa foram 73% e 0,63 e 69% e 0,57 para os métodos SVM e MD, respectivamente, indicando uma melhor qualidade do mapa gerado pelo classificador SVM. No entanto, a acurácia por classe variou entre métodos e entre classes dentro de cada método, sendo esta variabilidade atribuída à tendência na amostragem dos dados de referência. As próximas etapas do trabalho envolverão a interpretação visual de toda imagem e checagem de campo mais intensa visando a melhoria dos mapas produzidos por estes classificadores.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectClassificação supervisionada
dc.subjectMínima distância
dc.subjectQuickbird
dc.titleTeste do classificador "Support Vector Machine" (SVM) para a avaliação da cobertura das terras em imagens capturadas do software Google Earth®.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
riaa.ainfo.id514004
riaa.ainfo.lastupdate2022-05-02
dc.contributor.institutionEDUARDO DA SILVA, UFPE - UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNANBUCO; LUCIANO JOSE DE OLIVEIRA ACCIOLY, CNPS; ALEX ARAÚJO, UFPE - UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNANBUCO; ADEMAR BARROS DA SILVA, CNPS; JOSÉ RAMON BARROS CANTALICE, UFRPE - UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DE PERNANBUCO; JULIANA ALVES DA SILVA, UFPE - UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNANBUCO.
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPS)

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