@Article{SantosFranAlme:2015:MiDaAp,
author = "Santos, Guilherme Domingues and Francisco, Cristiane Nunes and
Almeida, Cl{\'a}udia Maria de",
affiliation = "{Instituto Militar de Engenharia} and {Universidade Federal
Fluminense (UFF)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
(INPE)}",
title = "Minra{\c{c}}{\~a}o de dados aplicada {\`a}
discrimina{\c{c}}{\~a}o da cobertura da terra em imagen LANDSAT
8 OLI",
journal = "Boletim de Ci{\^e}ncias Geod{\'e}sicas",
year = "2015",
volume = "21",
number = "4",
pages = "706--720",
month = "out./dez.",
keywords = "redes sem{\^a}nticas, classifica{\c{c}}{\~a}o de imagens,
{\'a}rvores de decis{\~a}o, semantic networks, images
classification, decision trees.",
abstract = "O presente trabalho tem como objetivo investigar os descritores
espectrais, extra{\'{\i}}dos das bandas do Landsat 8, e
topogr{\'a}ficos, provenientes de dados do TOPODATA, que auxiliam
na discrimina{\c{c}}{\~a}o das classes de cobertura da terra
atrav{\'e}s de uma {\'a}rvore de decis{\~a}o gerada por
minera{\c{c}}{\~a}o de dados. Foram extra{\'{\i}}das medidas
estat{\'{\i}}sticas de amostras referentes a 12 classes,
coletadas no munic{\'{\i}}pio do Rio de Janeiro, de um banco de
dados composto por 18 planos de informa{\c{c}}{\~a}o. Os
resultados apontaram que entre os descritores
estat{\'{\i}}sticos, prevaleceram a m{\'e}dia e mediana. Como
descritor espectral, merece destaque a banda 1 (ultra-azul),
selecionada para discriminar, al{\'e}m das classes de {\'a}gua,
as classes de vegeta{\c{c}}{\~a}o e
n{\~a}o-vegeta{\c{c}}{\~a}o. O minerador utilizou o
{\'{\I}}ndice de Vegeta{\c{c}}{\~a}o por Raz{\~a}o Simples
(RS) em todas as {\'a}rvores a despeito do {\'{\I}}ndice de
Vegeta{\c{c}}{\~a}o por Diferen{\c{c}}a Normalizada (IVDN). A
declividade tamb{\'e}m foi inserida nas tr{\^e}s {\'a}rvores
para separar o afloramento rochoso da vegeta{\c{c}}{\~a}o de
baixo porte. Em rela{\c{c}}{\~a}o aos n{\'{\i}}veis digitais,
n{\~a}o foi utilizado nenhum descritor de radi{\^a}ncia nas
quatro {\'a}rvores. Considerando o grande volume de dados
produzidos e armazenados atualmente, pode-se afirmar que a
minera{\c{c}}{\~a}o {\'e} um importante recurso para a
extra{\c{c}}{\~a}o de informa{\c{c}}{\~o}es de volumosos
bancos de dados em curto espa{\c{c}}o 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.",
issn = "1413-4853",
language = "pt",
targetfile = "Andrade et al_BCG_2015.pdf",
urlaccessdate = "20 abr. 2024"
}