@InProceedings{ReisSaav:2015:CoMéCl,
               author = "Reis, Jo{\~a}o Bosco Coura dos and Saavedra, Omar Felipe 
                         Chaparro",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Compara{\c{c}}{\~a}o de m{\'e}todos de 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o para reconhecimento de corpos 
                         d'{\'a}gua em imagens do sensor OLI do Landsat8",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2015",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Arag{\~a}o, Luiz 
                         Eduardo Oliveira e Cruz de",
                pages = "59--66",
         organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 17. (SBSR)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             abstract = "Informa{\c{c}}{\~o}es adquiridas pelo sensoriamento remoto 
                         permitem medir e monitorar caracter{\'{\i}}sticas 
                         biof{\'{\i}}sicas e de uso e cobertura do solo, desempenhando um 
                         importante papel na {\'a}rea de recursos h{\'{\i}}dricos devido 
                         a imagens com resolu{\c{c}}{\~o}es espacial, temporal, espectral 
                         e radiom{\'e}trica adequadas, baixo custo das 
                         informa{\c{c}}{\~o}es e rapidez na obten{\c{c}}{\~a}o de 
                         resultados. O entendimento da intera{\c{c}}{\~a}o da energia 
                         eletromagn{\'e}tica com a {\'a}gua possibilita, entre outras 
                         abordagens, detectar e monitorar a varia{\c{c}}{\~a}o temporal e 
                         a extens{\~a}o espacial dos corpos d'{\'a}gua. M{\'e}todos de 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o de corpos d'{\'a}gua s{\~a}o de grande 
                         import{\^a}ncia dentro do processamento digital de imagens e, 
                         neste contexto, o objetivo do trabalho foi comparar m{\'e}todos 
                         de classifica{\c{c}}{\~a}o para reconhecimento de corpos 
                         d'{\'a}gua em imagens do sensor OLI do Landsat8, abordando 
                         diferen{\c{c}}as entre t{\'e}cnicas de classifica{\c{c}}{\~a}o 
                         por pixels e por regi{\~o}es. Foram avaliadas tr{\^e}s 
                         diferentes classifica{\c{c}}{\~o}es de corpos d{\'a}gua: uma 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o supervisionada por pixel por meio do 
                         algoritmo MaxVer e uma por regi{\~a}o utilizando Bhattacharya, 
                         baseados na imagem da banda 5 do sensor OLI do Landsat 8, e uma 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o n{\~a}o supervisionada por k-m{\'e}dia 
                         sobre a imagem resultante do MNDWI, calculado pela banda do verde 
                         e SWIR do sensor OLI. O resultado da compara{\c{c}}{\~a}o 
                         mostrou que o melhor m{\'e}todo para classifica{\c{c}}{\~a}o de 
                         corpos d'{\'a}gua foi atrav{\'e}s do uso do {\'{\i}}ndice 
                         espectral da {\'a}gua (MNDWI), apresentando a menor quantidade de 
                         erros por omiss{\~a}o ou de classifica{\c{c}}{\~a}o.",
  conference-location = "Jo{\~a}o Pessoa",
      conference-year = "25-29 abr. 2015",
                 isbn = "978-85-17-0076-8",
                label = "19",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGP6W34M/3JM44FQ",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3JM44FQ",
           targetfile = "p0019.pdf",
                 type = "Processamento de imagens",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}