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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3PSLQN4
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2017/10.27.12.43.14
Última Atualização2017:10.27.12.43.14 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2017/10.27.12.43.15
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.05.42 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00088-1
Rótulo59263
Chave de CitaçãoNevesKortGiroFons:2017:MiDaSe
TítuloMineração de dados de sensoriamento remoto para detecção e classificação de áreas de pastagem na Amazônia Legal
FormatoInternet
Ano2017
Data de Acesso27 nov. 2022
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho793 KiB
2. Contextualização
Autor1 Neves, Alana Kasahara
2 Korting, Thales Sehn
3 Girolamo Neto, Cesare Di
4 Fonseca, Leila Maria Garcia
Identificador de Curriculo1
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
Grupo1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 CGOBT-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 alana.neves@inpe.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Maildaniela.seki@inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR)
Localização do EventoSantos
Data28-31 maio 2017
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas2508-2515
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2017-10-27 12:43:15 :: banon -> administrator ::
2017-11-05 11:20:07 :: administrator -> banon :: 2017
2017-12-14 18:18:20 :: banon -> administrator :: 2017
2018-06-06 03:05:42 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoMost of deforested areas in the Brazilian Amazon are occupied by pasture lands. The main cause of pasture degradation in this region is related to the condition of vegetation cover because of the fast regrowth and the competition with invasive plants. The aim of this study is to semi-automatically detect and classify patterns of pasture lands in the Legal Amazon, using time series of remote sensing images and data mining techniques, according to the conditions of the vegetation cover. The study site is the path/row 001/67 from Landsat 8 satellite. 28 images of surface reflectance, from 2013 to 2015, were used to construct the time series. Two classification methods were used: per pixel and object based. The following features were extracted from each image: vegetation indexes, fractions from the Spectral Linear Unmixing Model and components from the Tasseled Cap Transformation. The first step of the classification consisted in identifying pasture pattern, distinguishing class Pasture from Vegetation and Others. Later on, the pasture areas were reclassified into Clear Pasture (herbaceous pasture) and Dirty Pasture (shrubby pasture). In order to better evaluate the results, a classification procedure involving all classes was performed. The classification was validated by visual interpretation of a high spatial resolution image (RapidEye). The best accuracy was obtained on the object based approach, where it reached around 90%. Considering the per-pixel approach, it was difficult to identify some pasture due to the great amount of mixed elements in the images, like patterns of grass, tree, bush and others.
ÁreaSRE
TipoClassificação e mineração de dados
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 18 > Mineração de dados...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 18 > Mineração de dados...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 18 > Mineração de dados...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Mineração de dados...
Arranjo 5urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Mineração de dados...
Arranjo 6urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Mineração de dados...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://marte2.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3PSLQN4
URL dos dados zipadoshttp://marte2.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP6W34M/3PSLQN4
Idiomapt
Arquivo Alvo59263.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3PMFNUS
8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3EU2H28
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
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