%0 Conference Proceedings
%4 sid.inpe.br/mtc-m16c/2023/12.18.20.16
%2 sid.inpe.br/mtc-m16c/2023/12.18.20.16.17
%@issn 2179-4847
%T Extração do verde urbano em Santarém - PA a partir da análise de imagens CBERS-4A
%D 2023
%A Kanzato, Luisa Akemi B.,
%A Santos, Bruno Dias dos,
%A Pinho, Carolina Moutinho Duque de,
%@affiliation Universidade Federal do ABC (UFABC)
%@affiliation McMaster University
%@affiliation Universidade Federal do ABC (UFABC)
%@electronicmailaddress luiza.kanzato@aluno.ufabc.edu.br
%@electronicmailaddress dossanb@mcmaster.ca
%@electronicmailaddress carolina.pinho@ufabc.edu.br
%E Vinhas, Lubia (INPE),
%E Feitosa, Flavia F. (UFABC),
%B Simpósio Brasileiro de Geoinformática, 24 (GEOINFO)
%C On-line
%8 04 a 06 dez. 2023
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%J São José dos Campos
%S Anais
%X This study was dedicaded to identify urban green areas in Santarém - PA using remote sensing techniques with CBERS-4A images from WPM sensor. We conducted image pre-processing, classification by limiarization, extraction and selection of landscape metrics and identification of vegetation clusters through non-supervised classification. Six clusters were obtained for both the multispectral and panchromatic images, with some differences in the identification of urban green distribution patterns, especially in the intra-urban region. The results indicate potential for the application of remote sensing in the identification of urban greenery, especially allied with urban planning. RESUMO: Este estudo se dedicou a identificar verdes urbanos em Santarém - PA através de técnicas de sensoriamento remoto com imabens CBERS-4A do sensor WPM. Foram realizadas etapas de pré-processamento das imagens, classificação por limiarizaçã, extração e seleção de métricas de paisagem e identificação de clusters de vegetação por meio de uma classificação não-supervisionada. Foram obtidos seis clusters, tanto para a imagem multiespectral quanto para a pancrómática, com algumas diferenças na identificação de padrões de distribuição do verde urbano, especialmente na região intraurbana. Os resultados indicam potencial para aplicação do sensoriamento remoto na identificação de verdes urbanos, sobretudos aliado ao planejamento urbano.
%@language pt
%3 Kanzato_extracao.pdf