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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNU8i
Repositóriosid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.21.03.37
Última Atualização2013:09.16.16.28.38 (UTC) marciana@sid.inpe.br
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.21.03.43
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.52.15 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-7135-PRE/3065
ISSN0044-5967
Rótulo8458
Chave de CitaçãoAlmeidaFoNascBati:1998:TMImLa
TítuloAvaliação de técnicas de segmentação e classificação automática de imagens Landsat-TM no mapeamento do uso do solo na Amazônia / Evaluation of segmentation and automatic classification techniques of landsat - TM imagery for land use mapping in Amazonia
Ano1998
Data Secundária19990601
Data de Acesso12 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho3343 KiB
2. Contextualização
Autor1 Almeida Filho, Raimundo
2 Nascimento, Paulo Sérgio Rezende
3 Batista, Getulio Teixeira
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJ4Q
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHB6
Grupo1 DSR-INPE-MCT-BR
2 SPG-INPE-MCT-BR
3 DSR-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 rai@ltid.inpe.br
Endereço de e-Mailmarciana@sid.inpe.br
RevistaActa Amazonica
Volume28
Número1
Páginas41-53
Histórico (UTC)2006-09-04 15:57:07 :: administrator -> jefferson ::
2007-04-12 14:02:27 :: jefferson -> administrator ::
2008-06-09 19:14:21 :: administrator -> jefferson ::
2010-07-07 18:48:56 :: jefferson -> administrator ::
2012-07-13 21:21:43 :: administrator -> marciana :: 1998
2012-10-03 12:41:08 :: marciana -> administrator :: 1998
2012-10-03 12:41:23 :: administrator -> marciana :: 1998
2012-10-03 12:41:49 :: marciana -> administrator :: 1998
2013-09-14 00:22:06 :: administrator -> marciana :: 1998
2013-09-16 16:31:10 :: marciana -> administrator :: 1998
2013-10-02 12:29:00 :: administrator -> marciana@sid.inpe.br :: 1998
2013-10-02 12:37:30 :: marciana@sid.inpe.br -> administrator :: 1998
2016-06-04 23:29:09 :: administrator -> marciana@sid.inpe.br :: 1998
2016-10-13 17:55:28 :: marciana@sid.inpe.br -> administrator :: 1998
2018-06-05 00:52:15 :: administrator -> marciana@sid.inpe.br :: 1998
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-Chavemapeamento temático automatizado
segmentação de imagens
classificação não supervisionada por regiões
mudanças no uso da terra
sensoriamento remoto
automated thematic mapping
image segmetation
per-field non-supervised classification
land use change
remote sensing
Resumo0 mapeamento do uso da terra e fundamental para o entendimento dos processos de mudanças globais, especialmente em regiões como a Amazônia que estão sofrendo grande pressão de desenvolvimento. Tradicionalmente estes mapeamentos tem sido feitos utilizando técnicas de interpretação visual de imagens de satélites, que, embora de resultados satisfatórios, demandam muito tempo e alto custo. Neste trabalho e proposta uma técnica de segmentação da imagens com base em um algoritmo decrescimento de regiões, seguida de uma classificação não-supervisionada por regiões. Desta forma, a classificação temática se refere a um conjunto de elementos (pixels da imagem), beneficiando-se portanto da informação contextual e minimizando as limitações das técnicas de processamento digital baseadas em analise pontual (pixel-a-pixel). Esta técnica foi avaliada numa área típica da Amazônia, situada ao norte de Manaus, AM, utilizando imagens do sensor "Thematic Mapper" - TM do satelite Landsat, tanto na sua forma original quanto decomposta em elementos puros como vegetação verde, vegetação seca (madeira), sombra e solo, aqui denominada imagem nusturas. Os resultados foram validados por um mapa de referencia gerado a partir de técnicas consagradas de interpretação visual, com verificação de campo, e indicaram que a classificação automática e viável para o mapeamento de uso da terra na Amazônia. Testes estatísticos indicaram que houve concordância significativa entre as classificações automáticas digitais e o mapa de referência (em tomo de 95 de confiança). ABSTRACT: Land use mapping is essential for the understanding of global change processes, especially in regions such as the Amazon that are experiencing great pressure for development. Traditionally, these mappings have been done using visual interpretation techniques applied to satellite imagery. These techniques provide satisfactory results but are time-consuming and very costly. In the present paper, a technique is proposed that uses image segmentation based on an algorithm for expansion of homogeneous regions on the image; application of the algorithm is followed by a non-supervised region-by-region classification. Thus, the thematic classification is based on a set of image elements (pixels), benefiting from contextual information, thereby avoiding the limitations of digital processing techniques that are based on single pixels (per-pixel classification). This approach was evaluated in a typical test site in the Amazon region located to the north of Manaus, Amazonas, using both original Landsat Thematic Mapper images and their decomposition into fractions of endmembers such as green vegetation, woody material, shade and soil, called mixed images in this paper. The results were validated against a reference map obtained from proven techniques for visual interpretation of satellite imagery and by field checking. The results indicate that mapping land use in Amazonia using automatic classification is feasible. Statistical tests indicated that there was significant agreement between the automated digital classifications and the reference map (at the 95% confidence level).
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Idiomapt
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Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder creatorhistory descriptionlevel doi format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana@sid.inpe.br
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