@InProceedings{HamamuraMendPoliSilv:2019:IdEsAr,
author = "Hamamura, Caio and Mendes, Fl{\'a}vio Henrique and Polizel,
Jefferson Lordello and Silva Filho, Dem{\'o}stenes Ferreira da",
affiliation = "{Universidade de S{\~a}o Paulo (USP)} and {Universidade de
S{\~a}o Paulo (USP)} and {Universidade de S{\~a}o Paulo (USP)}
and {Universidade de S{\~a}o Paulo (USP)}",
title = "Identifica{\c{c}}{\~a}o de esp{\'e}cies arb{\'o}reas a partir
de imagem de sensoriamento remoto",
booktitle = "Anais...",
year = "2019",
editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Sanches, Ieda DelArco
and Arag{\~a}o, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de",
pages = "3120--3123",
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 = "Arboriza{\c{c}}{\~a}o urbana, drone, imagem de
alt{\'{\i}}ssima resolu{\c{c}}{\~a}o, resposta espectral,
copas de {\'a}rvores, Urban forestry, drone, very high-resolution
image, spectral patterns, tree canopy.",
abstract = "O planejamento das esp{\'e}cies arboriza{\c{c}}{\~a}o urbana
{\'e} essencial para o que os benef{\'{\i}}cios provenientes
das {\'a}rvores sejam maximizados e para que haja
resili{\^e}ncia a mudan{\c{c}}as clim{\'a}ticas. Este estudo
teve como objetivo identificar {\'a}rvores a n{\'{\i}}vel de
esp{\'e}cie, por meio de sensoriamento remoto com imagem RGB de
alt{\'{\i}}ssima resolu{\c{c}}{\~a}o (drone 5 cm), datada em
setembro de 2018, levando em considera{\c{c}}{\~a}o padr{\~o}es
espectrais, texturais e estruturais da copa. Os resultados
mostraram que as palmeiras e as con{\'{\i}}feras tiveram melhor
diferencia{\c{c}}{\~a}o, com maior confus{\~a}o entre as
folhosas que apresentaram maior variabilidade. Apresentamos um
novo tipo de gr{\'a}fico de radar para an{\'a}lise de dados
multivariados, possibilitando melhor compreens{\~a}o do problema
da classifica{\c{c}}{\~a}o. ABSTRACT: Urban tree planting
planning is essential to maximize benefits from trees and to
provide resilience to climate changes. The aim of this study was
to identify trees at the species level, by means of remote sensing
with very high spatial resolution RGB imagery (drone 5 cm), dated
September 2018, considering spectral, textural and structural
patterns of the crowns. The results showed that the palm trees and
conifers were better characterized, whereas broadleaved presented
confusion due to higher variability. We present a novel type of
radar plot for analyzing multivariate data, which allows better
comprehension over the classification issues.",
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/3TUTM9H",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3TUTM9H",
targetfile = "97292.pdf",
type = "Classifica{\c{c}}{\~a}o e minera{\c{c}}{\~a}o de dados",
urlaccessdate = "04 maio 2024"
}