@InProceedings{DutraShimArai:2018:ApMoLi,
               author = "Dutra, Andeise Cerqueira and Shimabukuro, Yosio Edemir and Arai, 
                         Eg{\'{\i}}dio",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Aplica{\c{c}}{\~a}o do modelo linear de mistura espectral por 
                         abordagem combinada entre resolu{\c{c}}{\~o}es espaciais de 
                         imagens do sensor PROBA-V",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2018",
               editor = "Silva, Jo{\~a}o dos Santos Vila da and Namikawa, La{\'e}rcio 
                         Massaru",
                pages = "122--130",
         organization = "Simp{\'o}sio de Geotecnologias no Pantanal 7, (GEOPANTANAL)",
            publisher = "Embrapa Inform{\'a}tica Agropecu{\'a}ria, Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "Campinas, S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos.",
             keywords = "Endmembers, moderada resolu{\c{c}}{\~a}o espacial, 
                         regress{\~a}o linear, escala regional, Pantanal, Endmembers, 
                         moderate spatial resolution, linear regression, regional scale, 
                         Pantanal.",
             abstract = ". A complexidade da composi{\c{c}}{\~a}o de um pixel tem sido 
                         comumente referida pelo termo mistura espectral. A 
                         aquisi{\c{c}}{\~a}o de pixels puros ou endmembers a partir da 
                         pr{\'o}pria imagem em estudo {\'e} uma das abordagens mais 
                         comumente empregadas, entretanto, torna-se limitada em sensores de 
                         baixa ou moderada resolu{\c{c}}{\~a}o espacial pela dificuldade 
                         ou mesmo a impossibilidade de obten{\c{c}}{\~a}o de pixels 
                         puros, permanecendo um desafio. Este estudo prop{\~o}e o uso 
                         combinado entre produtos de moderada e baixa resolu{\c{c}}{\~a}o 
                         espacial para estimar as respostas espectrais na 
                         aplica{\c{c}}{\~a}o do modelo linear de mistura espectral, 
                         visando uma metodologia que possa auxiliar em estender as 
                         informa{\c{c}}{\~o}es das imagens fra{\c{c}}{\~o}es para 
                         {\'a}reas mais extensas. A metodologia proposta foi aplicada nos 
                         produtos fornecidos pelo sat{\'e}lite PROBA-V com 
                         resolu{\c{c}}{\~a}o espacial de 100 m e 1 km na regi{\~a}o do 
                         Pantanal Mato Grossense. Inicialmente, as imagens 
                         fra{\c{c}}{\~o}es (propor{\c{c}}{\~o}es) foram geradas para os 
                         dados de 100 m utilizando os endmembers da pr{\'o}pria imagem e a 
                         seguir, as reflet{\^a}ncias espectrais dos componentes de 
                         refer{\^e}ncia nos dados de 1 km foram estimadas por 
                         regress{\~a}o linear m{\'u}ltipla. Para a avalia{\c{c}}{\~a}o 
                         desta metodologia foram utilizadas as imagens fra{\c{c}}{\~o}es 
                         dos componentes de refer{\^e}ncia juntamente com o erro 
                         calculado. Estas an{\'a}lises indicaram que as respostas 
                         espectrais estimadas por regress{\~a}o permitiram a melhoria dos 
                         resultados no que se refere ao erro, a variabilidade e na 
                         identifica{\c{c}}{\~a}o das propor{\c{c}}{\~o}es dos 
                         componentes, visto que a escolha indevida de pixels considerados 
                         como puros em produtos de baixa resolu{\c{c}}{\~a}o espacial 
                         pode superestimar ou subestimar os resultados obtidos. ABSTRACT: 
                         The complex composition of a pixel has been commonly referred by 
                         the term spectral mixing. The acquisition of pure pixels or 
                         endmembers from the study image is one of the most commonly used 
                         approaches, however, it becomes limited in low or moderate spatial 
                         resolution sensors by the difficulty or even the impossibility of 
                         obtaining pure pixels, remaining a challenge. This study proposes 
                         the use of combined products on moderate and low spatial 
                         resolution in the estimation of spectral reflectance using the 
                         linear spectral mixing model, aiming a methodology that can help 
                         in extending the information of the fraction images to more 
                         extensive areas. The proposed methodology was applied to the 
                         products supplied from the PROBA-V satellite with spatial 
                         resolution of 100 m and 1 km in the Pantanal of Mato Grosso state 
                         region. Initially, the fraction images (proportions) were 
                         generated for the 100 m data using the image endmembers and 
                         following the spectral reflectance of the reference components in 
                         the 1 km data were estimated by multiple linear regression. For 
                         the evaluation of this methodology it was used the fraction images 
                         of the reference components and the calculated error. These 
                         analyses indicated that the estimated spectral responses by 
                         regression allowed to improve the results regarding error, 
                         variability and the identification of component proportions, since 
                         the undue choice of pixels ults regarding error, variability and 
                         the identification of component proportions, since the undue 
                         choice of pixels.",
  conference-location = "Jardim",
      conference-year = "20-24 out. 2018",
                 isbn = "978-85-17-00094-2",
             language = "pt",
                  ibi = "8JMKD3MGPDW34M/46TCLUH",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34M/46TCLUH",
           targetfile = "p16.pdf",
        urlaccessdate = "09 maio 2024"
}