1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
Site | mtc-m21b.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 8JMKD3MGP3W34P/3KQ5TA2 |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21b/2015/12.17.12.45 |
Última Atualização | 2015:12.17.12.46.13 (UTC) administrator |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21b/2015/12.17.12.45.10 |
Última Atualização dos Metadados | 2018:06.04.02.55.58 (UTC) administrator |
ISSN | 1413-4853 |
Chave de Citação | SantosFranAlme:2015:MiDaAp |
Título | Minração de dados aplicada à discriminação da cobertura da terra em imagen LANDSAT 8 OLI |
Ano | 2015 |
Mês | out./dez. |
Data de Acesso | 30 abr. 2024 |
Tipo de Trabalho | journal article |
Tipo Secundário | PRE PN |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 1020 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Santos, Guilherme Domingues 2 Francisco, Cristiane Nunes 3 Almeida, Cláudia Maria de |
Identificador de Curriculo | 1 2 3 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3 |
Grupo | 1 2 3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR |
Afiliação | 1 Instituto Militar de Engenharia 2 Universidade Federal Fluminense (UFF) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 guilhermedomsantos@gmail.com 2 crisnf@vm.uff.br 3 almeida@dsr.inpe.br |
Revista | Boletim de Ciências Geodésicas |
Volume | 21 |
Número | 4 |
Páginas | 706-720 |
Nota Secundária | A1_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 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Tipo do Conteúdo | External Contribution |
Tipo de Versão | publisher |
Palavras-Chave | redes semânticas classificação de imagens árvores de decisão semantic networks images classification decision trees |
Resumo | O 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. |
Área | SRE |
Arranjo | urlib.net > DIDSR > Minração de dados... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | |
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4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3KQ5TA2 |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3KQ5TA2 |
Idioma | pt |
Arquivo Alvo | Andrade et al_BCG_2015.pdf |
Grupo de Usuários | simone |
Grupo de Leitores | administrator simone |
Visibilidade | shown |
Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft |
Permissão de Atualização | não transferida |
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5. Fontes relacionadas | |
Repositório Espelho | sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22 |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ER446E |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 1 |
Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO; SCOPUS. |
Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | alternatejournal 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 |
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7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | simone |
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