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Research center of Embrapa/Collection: Embrapa Territorial - Artigo em anais de congresso (ALICE)
Date Issued: 2015
Type of Material: Artigo em anais de congresso (ALICE)
Authors: ROCHA, T. M. G.
VICENTE, L. E.
MATTOS, S. H. V. L. DE
PAIM, F. A. de P.
MORAES, M. C. DE
Additional Information: THAIS MARIA GONÇALVES ROCHA, ESTAGIÁRIA CNPM; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPM; SÉRGIO HENRIQUE VANNUCCHI LEME DE MATTOS, BOLSISTA; FERNANDO ANTONIO DE PADUA PAIM, CNPM; MARISTELLA CRUZ DE MORAES, BOLSISTA CNPM.
Title: Identificação de padrões vegetacionais em imagens do sensor RapidEye comparado ao sensor ASTER utilizando medidas de complexidade.
Publisher: In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 9., 2015. Anais... Campinas: IAC, 2015.
Pages: 8 p.
Language: pt_BR
Keywords: Entropia informacional
He/Hmax
Métricas de paisagem
SDL
Description: O presente trabalho tem como objetivo identificar o desempenho das métricas de paisagem a partir do sensor RapidEye a fim de verificar se existe diferença significativa nos padrões vegetacionais identificados na mesma área pelo sensor ASTER. Para tanto, foram utilizadas métricas de paisagem para avaliar a complexidade dos padrões vegetacionais da mata da Fazenda Paradouro, em Dourados, MS. Utilizando uma cena do sensor RapidEye, foram selecionadas três regiões aparentemente distintas no interior da mata. Para cada uma destas regiões, foram escolhidas três áreas amostrais para avaliar a complexidade dos padrões a partir das métricas de paisagem baseadas na entropia informacional He/Hmax e SDL. Os resultados foram comparados com aqueles obtidos em imagem ASTER por Rocha e Mattos (2014) para as mesmas áreas. A partir da análise comparativa, foi possível identificar que os padrões vegetacionais, mesmo que análogos aos níveis de complexidade, apresentam variações em suas medidas, oriundas de cada sensor/banda, o que nos leva à recomendação de seu uso eficiente quanto à qualificação/diferenciação entre alvos.
Data Created: 2015-10-28
Appears in Collections:Artigo em anais de congresso (CNPM)

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