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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorCOSTA, T. C. e C. da
dc.contributor.authorMARCO JUNIOR, P. de
dc.contributor.authorBRITES, R. S.
dc.date.accessioned2022-03-25T11:01:06Z-
dc.date.available2022-03-25T11:01:06Z-
dc.date.created2012-03-05
dc.date.issued2005
dc.identifier.citationBoletim Paranaense de Geociências, n. 56, p. 65-87, 2005.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/917474-
dc.descriptionMapas de uso/cobertura da terra gerados por meio de estratégias de classificação não paramétrica de uma imagem Landsat TM foram comparados ao resultado gerado pelo tradicional classificador de máxima verossimilhança (MAXVER). Algumas estratégias não paramétricas, desenvolvidas neste trabalho, tiveram a finalidade de diminuir a limitação do classificador não paramétrico de Skidmore/Turner, que requer um tamanho de amostra de treinamento muito grande, comparado ao MAXVER, para reduzir a área não classificada na imagem. Os resultados mostraram a superioridade do MAXVER, na combinação entre exatidão e área não classificada na imagem. De qualquer forma, a classificação não paramétrica tem a propriedade de não necessitar da pressuposição de normalidade dos dados, utilizando a real informação das amostras de treinamento para classificação, o que lhe assegura maior exatidão.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectAlgoritmos
dc.titleClassificação do uso/cobertura da terra por meio de algoritmos não paramétricos comparados ao classificador de máxima verossimilhança.
dc.typeArtigo de periódico
dc.subject.thesagroSensoriamento Remoto
dc.subject.thesagroUso da Terra
dc.subject.thesagroCobertura do Solo
riaa.ainfo.id917474
riaa.ainfo.lastupdate2022-03-24
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.5380/geo.v56i0.4907
dc.contributor.institutionTHOMAZ CORREA E CASTRO DA COSTA, CNPS; PAULO DE MARCO JUNIOR, UFV; RICARDO SEIXAS BRITES, UCB.
Aparece nas coleções:Artigo em periódico indexado (CNPS)

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