@InProceedings{CouraShPoPeLiMe:2010:InFlNa,
author = "Coura, Samuel Martins da Costa and Shimabukuro, Yosio Edemir and
Ponzoni, Fl{\'a}vio Jorge and Pereira, Gabriel and Lima, Andre
and Melo, Ivan Dornelas Falcone de",
affiliation = "{} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and
{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {} and {}
and {Servi{\c{c}}o Florestal Brasileiro –– SFB. Sede do IBAMA
SCEN}",
title = "Avaliac{\~a}o de imagens alos para mapeamento de uso e cobertura
da terra - invent{\'a}rio florestal nacional do brasil",
booktitle = "Anais...",
year = "2010",
pages = "349--355",
organization = "Semin{\'a}rio de atualiza{\c{c}}{\~a}o em Sensoriamento Remoto
e Sistemas de Informa{\c{c}}{\~o}es Geogr{\'a}ficas aplicados
{\`a} Engenharia Florestal, 9.",
publisher = "FUPEF - UNICENTRO",
note = "{Setores de Atividade: Produ{\c{c}}{\~a}o Florestal.}",
keywords = "Sensoriamento remoto, SIG, ALOS, mapeamento,
vegeta{\c{c}}{\~a}o, invent{\'a}rio florestal.",
abstract = "O mapeamento da vegeta{\c{c}}{\~a}o constitui um dos componentes
mais importantes no Invent{\'a}rio Florestal Nacional do Brasil
(INF-BR), que visa fornecer informa{\c{c}}{\~o}es sobre as
florestas naturais e plantadas, sua composi{\c{c}}{\~a}o
flor{\'{\i}}stica, extens{\~a}o, distribui{\c{c}}{\~a}o
espacial, estoque florestal, diversidade e din{\^a}mica
estrutural. Imagens dos sensores AVNIR e PRISM do sat{\'e}lite
ALOS foram avaliadas para o mapeamento do uso e cobertura da terra
em seis Unidades de Amostra de Paisagem (UAP) representativas dos
biomas estudados neste trabalho. As imagens foram sistematicamente
classificadas aplicando os algoritmos MaxVer, Isoseg, Bhattacharya
e K-M{\'e}dias. O classificador MaxVer apresentou melhor
desempenho quando comparado aos demais algoritmos de
classifica{\c{c}}{\~a}o. A metodologia de mapeamento foi
avaliada tomando como refer{\^e}ncia a UAP localizada na Mata
Atl{\^a}ntica no Estado de S{\~a}o Paulo, que apresentou
concord{\^a}ncia de 0,81 ({\'{\i}}ndice Kappa) entre as
amostras do mapa e as de campo. Os resultados obtidos confirmam o
potencial das imagens ALOS para mapeamento da
vegeta{\c{c}}{\~a}o em escala local, sendo dessa forma,
plenamente aplic{\'a}veis para o objetivo do IFN-BR.",
conference-location = "Curitiba",
conference-year = "2010",
label = "lattes: 3921950644026513 1 CouraShPoPeLiMe:2010:INFLNA",
language = "pt",
targetfile = "coura avaliacao.pdf",
urlaccessdate = "03 maio 2024"
}