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		<title>Classificação de imagens POLInSAR utilizando técnicas de mineração de dados</title>
		<year>2010</year>
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		<author>Castro Filho, C. A. P.,</author>
		<author>Santos, João Roberto dos,</author>
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		<journal>Ambiência</journal>
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		<number>número especial</number>
		<pages>33-44</pages>
		<secondarymark>C_CIÊNCIA_DE_ALIMENTOS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B5_ENGENHARIAS_I B5_GEOCIÊNCIAS B4_GEOGRAFIA B3_INTERDISCIPLINAR C_QUÍMICA C_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS</secondarymark>
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		<contenttype>External Contribution</contenttype>
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		<keywords>mineração de dados, classificação, radar, sensoriamento  remoto, data mining, classification, remote sensing, radar floresta tropical.</keywords>
		<abstract>A Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (Knowledge Discovery in Databases), ou KDD, objetivam gerar técnicas para análise de dados através de algoritmos de mineração. No Subprojeto Cartografia Terrestre, da Diretoria de Serviço Geográfico  DSG  está previsto o imageamento de uma área de aproximadamente 770.000km2 da região amazônica utilizando tecnologia de Radares de Abertura Sintética Interferométricos e Polarimétricos - POLINSAR. O objetivo deste trabalho é analisar o potencial de dados de SAR para classificação de uso do solo. Nesta análise foram utilizadas técnicas de mineração de dados identificando quais tipos de atributos são os mais adequados para discretizar as classes a serem definidas. Além dessas técnicas, foram também selecionados atributos que melhor classificaram separadamente a imagem mediante uma árvore de decisões. Os resultados obtidos indicaram que a classificação com os melhores atributos obtidos separadamente nas etapas de treinamento obtiveram melhor avaliação. Conclui-se que, apesar de os resultados terem sido melhores com o método proposto, a avaliação da classificação com os atributos selecionados automaticamente se aproximou bastante. Abstract Knowledge Discovery in Databases  KDD  is intended to generate new techniques to analyze data through data mining algorithms. In the Brazilian Terrestrial Cartography Subproject, also known as Amazon Radiography, from Geographic Service of Brazilian Army (DSG), is expected the imagery of an area of approximately Synthetic Aperture Radar  POLINSAR  technology. The aim of this study is to examine the potential of SAR data for land use classification. Data mining techniques were used to identify the features that best discriminate the classes. In addition to these techniques, features that best separately classified the image separately through a great variety of using decision tree were also selected options. The results indicates that the best classification with best features which were obtained separately in the training sections got better evaluation. We conclude that although the results were better with the proposed method, the evaluation of the classification with the automatically selected attributes automatically were very close.</abstract>
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		<notes>Setores de Atividade: Produção Florestal, Pesquisa e desenvolvimento científico.</notes>
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