@InProceedings{RochaSilCunSilAce:2019:ErInHi,
author = "Rocha, Thain{\'a} Guimar{\~a}es and Silveira, Eduarda Martiniano
de Oliveira and Cunha, Luiza Imbroisi Ferraz and Silva Pinto,
{\'A}lvaro Salgado Ara{\'u}jo and Acerbi J{\'u}nior, Fausto
Weimas",
affiliation = "{Universidade Federal de Lavras (UFLA)} and {Universidade Federal
de Lavras (UFLA)} and {Universidade Federal de Lavras (UFLA)} and
{Universidade Federal de Lavras (UFLA)} and {Universidade Federal
de Lavras (UFLA)}",
title = "Erros de inclus{\~a}o em {"}high-resolution global maps of 21st
century forest cover change{"} nos biomas do Estado de Minas
Gerais",
booktitle = "Anais...",
year = "2019",
editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Sanches, Ieda DelArco
and Arag{\~a}o, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de",
pages = "959--962",
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 = "Mapeamento, monitoramento, desmatamentos, acur{\'a}cia da
classifica{\c{c}}{\~a}o, Mapping, monitoring, deforestation,
classification accuracy.",
abstract = "Diversos mapeamentos visando analisar perdas em coberturas
vegetais s{\~a}o realizados nos dias atuais gra{\c{c}}as {\`a}
melhorias tecnol{\'o}gicas de imagens de sat{\'e}lites. Este
trabalho apresenta uma an{\'a}lise de erros de inclus{\~a}o do
mapeamento global de mudan{\c{c}}as na cobertura florestal
realizado em High-Resolution Global Maps of 21st- Century Forest
Cover Change atrav{\'e}s da interpreta{\c{c}}{\~a}o visual
comparativa, utilizando imagens dos sat{\'e}lites Landsat 5 e
Landsat 8, em 3 diferentes biomas no estado de Minas Gerais.
Verificou-se altos valores de erros de inclus{\~a}o, derivados de
efeitos da sazonalidade, da defini{\c{c}}{\~a}o de cobertura
florestal utilizada e erros de classifica{\c{c}}{\~a}o. A partir
desses resultados podemos concluir que n{\~a}o {\'e} recomendado
o uso de mapas de mudan{\c{c}}as na cobertura vegetal sem
acompanhamento de dados auxiliares e sem an{\'a}lise pr{\'e}via
espec{\'{\i}}fica para a regi{\~a}o de interesse. ABSTRACT:
Several mappings aiming to analyze vegetation cover losses are
carried out today thanks to the technological improvements of
satellite images. This paper presents an analysis of inclusion
errors in the {"}High-resolution global maps of the 21st century
forest cover change{"} through comparative visual interpretation,
using images from the Landsat 5 and Landsat 8 satellites in 3
different biomes of Minas Gerais state, Brazil. There were high
values of inclusion errors due to seasonal effects, the definition
of {"}forest cover{"} used and misclassification errors. From
these results we can conclude that using cover change maps without
auxiliary data and without prior analysis of the specifi region of
interest is not recommended.",
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/3U676HB",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3U676HB",
targetfile = "97696.pdf",
type = "Mudan{\c{c}}a de uso e cobertura da Terra",
urlaccessdate = "12 maio 2024"
}