@TechReport{Deus:2010:ClCoSo,
               author = "Deus, Leonardo Rodrigues de",
                title = "Classifica{\c{c}}{\~a}o da cobertura do solo urbano utilizando 
                         imagens IKONOS II e dados LiDAR",
          institution = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
                 year = "2010",
                 type = "RPQ",
               number = "INPE-16780-RPQ/864",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "minera{\c{c}}{\~a}o de dados, sensoriamento remoto, cobertura do 
                         solo urbano, classifica{\c{c}}{\~a}o do solo urbano, imagens 
                         IKONOS II, dados LiDAR, data mining, remote sensing, urban land 
                         cover, classification of urban land, IKONOS II images, LiDAR 
                         data.",
             abstract = "A quantidade de dados que s{\~a}o produzidos nas mais diversas 
                         {\'a}reas de conhecimento e o conseq{\"u}ente armazenamento 
                         destes dados em reposit{\'o}rios cada vez com mais espa{\c{c}}o 
                         de disco, leva {\`a} necessidade de novas teorias e ferramentas 
                         computacionais que auxiliem a m{\~a}o de obra humana no processo 
                         de descobrir conhecimento ao se analisar estes dados. Neste 
                         sentido a minera{\c{c}}{\~a}o de dados tem sido empregada nos 
                         mais diversos campos de pesquisa para se extrair conhecimento a 
                         partir dos grandes volumes de dados dispon{\'{\i}}veis. O 
                         sensoriamento remoto {\'e} um campo que tem se beneficiado com a 
                         utiliza{\c{c}}{\~a}o de t{\'e}cnicas de minera{\c{c}}{\~a}o 
                         de dados, uma vez que estas podem aumentar o potencial de 
                         an{\'a}lise e aplica{\c{c}}{\~a}o dos dados deste tipo. Visando 
                         utilizar t{\'e}cnicas de descoberta de conhecimento em banco de 
                         dados, este trabalho tem por objetivo utilizar dados de 
                         sensoriamento remoto, compostos por imagens do sensor IKONOS II e 
                         dados LiDAR, para classificar a cobertura do solo urbano, 
                         analisando se as informa{\c{c}}{\~o}es acrescentadas pelos dados 
                         LiDAR possibilitam a obten{\c{c}}{\~a}o de uma 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o mais precisa, a partir do uso de um 
                         software de minera{\c{c}}{\~a}o de dados para 
                         predi{\c{c}}{\~a}o da classifica{\c{c}}{\~a}o. Foram 
                         empregadas tr{\^e}s classificadores diferentes implementados no 
                         software Weka, o IBK, o J48 e MLP. Os resultados mostraram que 
                         para todos os classificadores, a utiliza{\c{c}}{\~a}o de imagens 
                         IKONOS II em conjunto com dados LiDAR possibilitou que a cobertura 
                         do solo urbano fosse classificada com maior precis{\~a}o. A 
                         contribui{\c{c}}{\~a}o dos dados LiDAR para classificar a 
                         cobertura do solo urbano esta na informa{\c{c}}{\~a}o de altura 
                         dos alvos que sistema fornece, e a utiliza{\c{c}}{\~a}o destes 
                         dados propiciou uma melhora na precis{\~a}o das inst{\^a}ncias 
                         classificadas corretamente da ordem de 5\% para a {\'a}rea de 
                         estudo. ABSTRACT: The amount of data that are produced in several 
                         areas of knowledge and the consequent storage of these data in 
                         repositories with increasing disk space, leads to the need for new 
                         theories and computational tools to assist the labor human in the 
                         process of discovery knowledge when analyzing these data. In this 
                         sense, data mining has been used in various fields of research in 
                         order to extract knowledge from large volumes of data. Remote 
                         sensing is a field that has benefited from the use of data mining 
                         techniques, since these can increase the potential for analysis 
                         and application of such data. Aiming to use techniques of 
                         knowledge discovery in databases, this study aims to use remote 
                         sensing data, comprising images of the IKONOS sensor II and LiDAR 
                         data to classify land cover urban, evaluating whether the 
                         information added by LiDAR data help to obtain a more precise 
                         classification, from the use of a data mining software for 
                         predicting classification. We used three different classifiers 
                         implemented in Weka software, IBK, the J48 and MLP. The results 
                         showed that for all classifiers, the use of IKONOS II images in 
                         association with LiDAR data enabled the urban land cover be 
                         classified more accurately. The contribution of LiDAR data to 
                         classify the coverage of urban land is information of height the 
                         targets that the system provides and the use of these data led to 
                         an improvement in the accuracy of instances correctly classified 
                         in the order of 5\% for the study area.",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
           copyholder = "SID/SCD",
             language = "pt",
                pages = "44",
                  ibi = "8JMKD3MGP7W/38FQ4QL",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/38FQ4QL",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "06 maio 2024"
}