| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | mtc-m12.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GPAFR |
| Repositório | sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.21.00.51 (acesso restrito) |
| Última Atualização | 2016:03.15.16.26.47 (UTC) marciana |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.21.00.51.06 |
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.05.00.40.26 (UTC) administrator |
| Chave Secundária | INPE-9428-PRE/5084 |
| Rótulo | 10354 |
| Chave de Citação | AdamiPinhMoreFons:2002:ApDiAl |
| Título | Aplicações de diferentes algoritmos para a classificação de imagens ETM+/Landsat-7 no mapeamento agrícola  |
| Ano | 2002 |
| Data Secundária | 20021211 |
| Data de Acesso | 12 maio 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CI |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 6919 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Adami, Marcos 2 Pinheiro, Eduardo da Silva 3 Moreira, Mauricio Moreira 4 Fonseca, Leila Maria Garcia |
| Grupo | 1 DSR-INPE-MCT-BR 2 DSR-INPE-MCT-BR 3 DPI-INPE-MCT-BR |
| Nome do Evento | Simpósio Latino-Americano de Percepcion Remota Y Sistemas de Information Espacial, 10; Reunion Plenaria de SELPER, 21. |
| Localização do Evento | Cochabamba |
| Data | 11-15 nov. 2002 |
| Histórico (UTC) | 2005-07-21 00:51:07 :: administrator -> jefferson :: 2006-03-27 13:06:02 :: jefferson -> administrator :: 2008-06-09 22:15:57 :: administrator -> jefferson :: 2010-07-07 19:06:10 :: jefferson -> administrator :: 2015-05-08 11:40:35 :: administrator -> marciana :: 2002 2016-03-15 16:26:48 :: marciana -> administrator :: 2002 2018-06-05 00:40:26 :: administrator -> jefferson :: 2002 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Palavras-Chave | AGRICULTURA classificação de imagens algoritmo de cassificação mapeamento agrícola índice Kappa |
| Resumo | Atualmente, o grande volume de dados coletados por satélites de recursos naturais e o desenvolvimento da informática, têm estimulado o aparecimento de muitas técnicas para o processamento de imagens digitais. O presente trabalho, procura analisar o desempenho de alguns algoritmos para a classificação de imagens do sensor ETM+/Landsat-7, visando mapear o uso e cobertura do solo em três municípios do Estado do Paraná (Leópolis, Rancho Alegre, Sertaneja). Este mapeamento buscou discernir as classes: agricultura, solo exposto, pastagem, mata e corpos d'água. Além das imagens originais, também foram testadas as transformações NDVI, Principais Componentes e Modelo Linear de Mistura Espectral para verificar se ocasionariam melhorias nas classificações. Os classificadores utilizados foram K-Médias, Isoseg, Máxima Verossimilhança, Distância de Mahalanobis e Distância Bhattacharyya. Para avaliar a exatidão de mapeamento utilizou-se matriz de confusão e o coeficiente Kappa. Foi considerada como verdade terrestre a combinação de duas classificações visuais, padronizadas por um algoritmo LEGAL/SPRING. Concluiu-se que os melhores desempenhos de classificação foram obtidos pelo classificador Isoseg e Bhattacharyya, quando aplicados nos dados originais do ETM+ nas bandas 3, 4 e 5. ABSTRACT: Nowadays, the huge amounts of data acquired by earth observation satellites and the development of computer technology have stimulated the appearance of several digital image processing techniques. In the present work it was analyzed the performance of five classification algorithms on Landsat-7 images in order to identify and map soil use and coverage in three municipalities (Leópolis, Rancho Alegre, Sertaneja)in the State of Paraná, Brazil. For the mapping phase it was selected the following classes: agricultural land, bare soil, grassland, woodland and water bodies. Original ETM+/Landsat-7 images were transformed into NDVI, Principal Components Method and Linear Spectral Mixture Model in order to verify influence of each algorithm on the classification results. The following classification algorithms were used: K-Means, Isoseg, Maximum Likelihood, Mahalanobis Distance and Bhattacharyya Distance. Ground reference data were obtained from visual classification performed by two photointerpreters. These visual classification were, afterwards, standardized by LEGAL/SPRING algorithm in order to generate the error matrix and Kappa coefficient. The best classification performances were obtained through Isoseg and Bhattacharyya classifiers when they were directly applied to ETM+ original data bands 3, 4 and 5. |
| Área | SRE |
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Aplicações de diferentes... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Aplicações de diferentes... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | INPE 9428.pdf |
| Grupo de Usuários | administrator jefferson |
| Grupo de Leitores | administrator jefferson marciana |
| Visibilidade | shown |
| Detentor da Cópia | SID/SCD |
| Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3EQCCU5 8JMKD3MGPCW/3ER446E |
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | affiliation archivingpolicy archivist booktitle callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress format isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | jefferson |
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