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Research center of Embrapa/Collection: Embrapa Cerrados - Artigo em periódico indexado (ALICE)
Date Issued: 2021
Type of Material: Artigo em periódico indexado (ALICE)
Authors: SILVA, V. S.
SANO, E. E.
ALMEIDA, T. de
MESQUITA JÚNIOR, H. N. de
Additional Information: VANESSA SOUZA SILVA; EDSON EYJI SANO, CPAC; TATI DE ALMEIDA; HUMBERTO NAVARRO DE MESQUITA JÚNIOR.
Title: Discriminação de Classes de Cobertura Vegetal em uma Região de Transição Amazônia/Cerrado no Estado de Mato Grosso por meio de Imagens do Satélite ALOS-2/PALSAR-2.
Publisher: Revista Brasileira de Cartografia, v. 73, n. 1, 2021.
Pages: 16 p.
Language: Portugues
Keywords: Banda L
Radar de cobertura sintética
Description: Resumo: A região de transição entre Amazônia e Cerrado, especialmente no estado de Mato Grosso, é bastante sensível em termos ambientais por causa da elevada biodiversidade e alta produção de grãos e carne bovina. O objetivo deste estudo foi discriminar classes representativas de uso e cobertura de terras encontradas na região de Sinop/Mato Grosso com base nas imagens de radar do satélite ALOS-2/PALSAR-2. As seguintes classes temáticas foram consideradas: floresta primária; floresta secundária; cultura agrícola; e pastagem cultivada. As imagens foram obtidas nos meses de fevereiro (estação chuvosa) e setembro (estação seca) de 2016, com resolução espacial de 6,25 metros, polarizações HH e HV e banda L (comprimento de onda de 23 cm), as quais foram processadas pelos algoritmos de classificação supervisionada Random Forest (RF) e Support Vector Machine (SVM). Amostras de treinamento e de validação (65 amostras) foram obtidas em campo e complementadas com base nos mapas de uso e cobertura de terras produzidos pelos projetos MapBiomas e TerraClass Amazônia (135 amostras). Foi possível discriminar dois grupos de classes temáticas: floresta primária e floresta secundária; e cultura agrícola e pastagem cultivada. Apesar da acurácia global do RF ter sido superior ao do SVM, os dois classificadores mostraram desempenhos estatisticamente similares.
Thesagro: Radar
Sensoriamento Remoto
Data Created: 2021-11-18
Appears in Collections:Artigo em periódico indexado (CPAC)

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