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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3D53D92
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.15.18
Última Atualização2013:01.10.15.42.17 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.15.18.45
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.02.01 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISSN0103-1570
Rótulolattes: 1861914973833506 2 FranciscoAlme:2012:InImOr
Chave de CitaçãoFranciscoAlme:2012:InImOr
TítuloInterpretação de Imagens Orbitais por meio de Sistema Especialista para o Mapeamento de Cobertura da Terra em Região Montanhosa / Orbital images interpretation by means of an expert system for land cover mapping in highlands
Ano2012
Mêsmaio - ago.
Data de Acesso30 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho1528 KiB
2. Contextualização
Autor1 Francisco, Cristiane Nunes
2 Almeida, Cláudia Maria de
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3
Grupo1
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 crisnf@vm.uff.br
2 almeida@dsr.inpe.br
Endereço de e-Mailalmeida@dsr.inpe.br
RevistaSociedade & Natureza
Volume24
Número2
Páginas283-302
Nota SecundáriaB5_ANTROPOLOGIA_/_ARQUEOLOGIA B4_ARQUITETURA_E_URBANISMO B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B4_ENGENHARIAS_I B5_ENGENHARIAS_III B5_ENSINO_DE_CIÊNCIAS_E_MATEMATICA B5_GEOCIÊNCIAS B2_GEOGRAFIA B4_HISTÓRIA B2_INTERDISCIPLINAR B4_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B4_SAÚDE_COLETIVA B5_SOCIOLOGIA
Histórico (UTC)2012-11-28 23:06:25 :: lattes -> marciana :: 2012
2013-01-10 15:44:38 :: marciana -> administrator :: 2012
2018-06-05 00:02:01 :: administrator -> marciana :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavesensoriamento remoto
classificação de imagens
análise de imagens baseada em objeto
cobertura da terra
ALOS
remote sensing
images classification
object-based image analysis
land cover
ALOS
ResumoMapas de cobertura da terra constituem uma importante fonte de dados para a elaboração de diagnóstico, ordenamento e gestão do território, sendo fundamentais em projetos de zoneamentos, estudos de impactos ambientais, mapeamentos de áreas de riscos, entre outras aplicações. Em geral, são elaborados com base na interpretação de imagens aerotransportadas ou orbitais e/ou na análise de documentos cartográficos, conjugadas a trabalhos de campo. As técnicas tradicionais de classificação de imagens baseiam-se na análise pixel a pixel ou por regiões, enfocando as diferenças espectrais para extração de informações. A abordagem de análise de imagens baseada em objeto (OBIA), embora se utilize de regiões, representa um avanço em relação às classificações tradicionais por regiões, pois pressupõe necessariamente a existência de um modelo de conhecimento (rede semântica) atrelado ao processo de interpretação da cena, que explicita o conhecimento do intérprete, aproximando-se dos processos cognitivos humanos de interpretação. Este artigo tem como objetivo analisar a classificação de cobertura da terra feita a partir de imagens orbitais por meio de OBIA. Foram utilizados atributos estatísticos e texturais extraídos de imagens ALOS/AVNIR fusionadas com imagens ALOS/PRISM e de dados de relevo do banco de dados geomorfométricos TOPODATA. A área de estudo foi o município de Nova Friburgo, situado na região serrana do Rio de Janeiro. Para a validação da classificação, foi utilizado o índice Kappa, que confronta amostras classificadas com a verdade de campo. O valor do Kappa obtido neste trabalho alcançou 0,85, sendo superior aos encontrados em trabalhos similares que utilizam técnicas tradicionais de classificação. ABSTRACT: Land cover maps are an important data source for land planning and management, and hence, are crucial in zoning projects, environmental impact assessment, risky areas mapping, among other applications. They are usually derived from the interpretation of airborne or orbital images and/or the analysis of cartographic products, associated with field work. The traditional methods of remote sensing images classification consist either in pixel-per-pixel or region-based analyses, focusing on spectral differences for information extraction. The object-based image analysis (OBIA), although also based on the use of regions, represents an advance in relation to the traditional region-based classification approaches, for it relies on a knowledge model (semantic network) appended to the scene interpretation process, which renders the interpreter´s knowledge explicit, in a way to resemble the human cognitive processes. This paper aims to analyze land cover mapping resulting from the interpretation of remote sensing images using OBIA. Statistical and textural attributes extracted from ALOS/AVNIR images pan-sharpened with ALOS/PRISM image as well as relief data from the TOPODATA geomorphometric database were used as input data. The study area is Nova Friburgo County, with an area of 933 km², located in the mountainous region of Rio de Janeiro State. The land cover map was validated by the Kappa index, which relates classified samples with field data. The Kappa value obtained in this paper was 0.85, which showed to be greater than the ones found in similar works that used traditional classification techniques.
ÁreaSRE
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5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 7
URL (dados não confiáveis)http://www.seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/13733/pdf
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
NotasSetores de Atividade: Pesquisa e desenvolvimento científico, Atividades dos serviços de tecnologia da informação.
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7. Controle da descrição
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