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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3KQ5TA2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/12.17.12.45
Última Atualização2015:12.17.12.46.13 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/12.17.12.45.10
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.55.58 (UTC) administrator
ISSN1413-4853
Chave de CitaçãoSantosFranAlme:2015:MiDaAp
TítuloMinração de dados aplicada à discriminação da cobertura da terra em imagen LANDSAT 8 OLI
Ano2015
Mêsout./dez.
Data de Acesso30 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho1020 KiB
2. Contextualização
Autor1 Santos, Guilherme Domingues
2 Francisco, Cristiane Nunes
3 Almeida, Cláudia Maria de
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3
Grupo1
2
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Militar de Engenharia
2 Universidade Federal Fluminense (UFF)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 guilhermedomsantos@gmail.com
2 crisnf@vm.uff.br
3 almeida@dsr.inpe.br
RevistaBoletim de Ciências Geodésicas
Volume21
Número4
Páginas706-720
Nota SecundáriaA1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA B1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B2_GEOCIÊNCIAS B2_ENGENHARIAS_IV B2_ENGENHARIAS_III B2_ENGENHARIAS_I B5_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA C_SAÚDE_COLETIVA C_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
Histórico (UTC)2015-12-17 12:45:10 :: simone -> administrator ::
2018-06-04 02:55:58 :: administrator -> simone :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chaveredes semânticas
classificação de imagens
árvores de decisão
semantic networks
images classification
decision trees
ResumoO presente trabalho tem como objetivo investigar os descritores espectrais, extraídos das bandas do Landsat 8, e topográficos, provenientes de dados do TOPODATA, que auxiliam na discriminação das classes de cobertura da terra através de uma árvore de decisão gerada por mineração de dados. Foram extraídas medidas estatísticas de amostras referentes a 12 classes, coletadas no município do Rio de Janeiro, de um banco de dados composto por 18 planos de informação. Os resultados apontaram que entre os descritores estatísticos, prevaleceram a média e mediana. Como descritor espectral, merece destaque a banda 1 (ultra-azul), selecionada para discriminar, além das classes de água, as classes de vegetação e não-vegetação. O minerador utilizou o Índice de Vegetação por Razão Simples (RS) em todas as árvores a despeito do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (IVDN). A declividade também foi inserida nas três árvores para separar o afloramento rochoso da vegetação de baixo porte. Em relação aos níveis digitais, não foi utilizado nenhum descritor de radiância nas quatro árvores. Considerando o grande volume de dados produzidos e armazenados atualmente, pode-se afirmar que a mineração é um importante recurso para a extração de informações de volumosos bancos de dados em curto espaço de tempo. ABSTRACT: This paper is committed to investigate the spectral attributes extracted from Landsat 8 image bands and topographic attributes derived from TOPODATA, meant to discriminate land cover classes by means of decision trees, a technique in the scope of data mining. Statistical measures of samples corresponding to 12 land cover classes collected in Rio de Janeiro city were calculated from a database composed of 18 layers, from which four decision trees were generated. The results showed that the mean and median were the most relevant statistical attributes. As to spectral attributes, Band 1 is worth of mention, which has been selected to classify water classes, besides discriminating vegetation and non-vegetation classes. Regarding vegetation indices, the data mining algorithm exclusively relied on the Simple Ratio Index in all trees to the detriment of the NDVI. Slope has been employed in three decision trees to separate rock outcrop from low-height vegetation. On the other hand, radiance has not been used in any of the four decision trees. Considering the ever-increasing volume of remotely sensed data currently available, it ought to be acknowledged that data mining represents a crucial solution to efficiently extract information from large databases in a short time.
ÁreaSRE
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agreement.html 17/12/2015 10:45 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3KQ5TA2
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3KQ5TA2
Idiomapt
Arquivo AlvoAndrade et al_BCG_2015.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress format isbn label lineage mark nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
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