@InProceedings{FerrazVice:2019:CoReCl,
               author = "Ferraz, Debora da Paz Gomes Brand{\~a}o and Vicens, Ra{\'u}l 
                         S{\'a}nchez",
          affiliation = "{Universidade Federal Fluminense (UFF)} and {Universidade Federal 
                         Fluminense (UFF)}",
                title = "Compara{\c{c}}{\~a}o entre resultados de 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o por m{\'a}xima diferen{\c{c}}a 
                         espectral e por an{\'a}lise multitemporal na detec{\c{c}}{\~a}o 
                         de {\'a}reas de eucalipto no Estado do Rio de Janeiro",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2019",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Sanches, Ieda DelArco 
                         and Arag{\~a}o, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de",
                pages = "1592--1595",
         organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19. (SBSR)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "silvicultura, s{\'e}ries temporais Landsat, GEOBIA, forestry, 
                         Landsat time-series, GEOBIA.",
             abstract = "O crescimento da {\'a}rea plantada de eucaliptos no Brasil vem 
                         sendo constatado por dados censit{\'a}rios, e a 
                         utiliza{\c{c}}{\~a}o de dados de sensoriamento remoto contribui 
                         para entender onde, quando e como este processo de crescimento 
                         acontece. Este trabalho tem como objetivo comparar e analisar os 
                         resultados de duas abordagens distintas de 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o das {\'a}reas de Eucalipto no Estado do 
                         Rio de Janeiro: uma classifica{\c{c}}{\~a}o orientada a objetos, 
                         com o uso do descritor M{\'a}xima Diferen{\c{c}}a, e outra com 
                         base na trajet{\'o}ria da s{\'e}rie temporal, com o uso do 
                         algoritmo Landtrendr, ambas feitas com imagens do sat{\'e}lite 
                         Landsat. A compara{\c{c}}{\~a}o atrav{\'e}s de teste McNemar 
                         mostrou diferen{\c{c}}as significativas entre os dois 
                         m{\'e}todos. A classifica{\c{c}}{\~a}o orientada a objeto 
                         apresentou um melhor desempenho do que a classifica{\c{c}}{\~a}o 
                         com base na trajet{\'o}ria, com {\'{\i}}ndices kappa de 0,867 e 
                         0,219 respectivamente. ABSTRACT: The growth of the eucalyptus crop 
                         area in Brazil has been verified by census data, and the use of 
                         remote sensing data helps to understand where, when and how this 
                         process happens. The work aims to compare and analyze the results 
                         of two distinct approaches to classification of Eucalyptus areas 
                         in the State of Rio de Janeiro: An object-based classification 
                         with the use of the Maimum. Difference feature, and a 
                         trajectory-based classification of annual time serie with the use 
                         of the Landtrendr algorithm. Both method were made with Landsat 
                         data. The McNemar test showed significant diferences between the 
                         two methods. The object-based classification performed better than 
                         the trajectory-based, with kappa index of 0.867 and 0.219 
                         respectively.",
  conference-location = "Santos",
      conference-year = "14-17 abril 2019",
                 isbn = "978-85-17-00097-3",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGP6W34M/3TUT7C2",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3TUT7C2",
           targetfile = "97286.pdf",
                 type = "Classifica{\c{c}}{\~a}o e minera{\c{c}}{\~a}o de dados",
        urlaccessdate = "08 maio 2024"
}