@Article{MoreiraValeRennFran:2016:EfToSo,
               author = "Moreira, Eder Paulo and Valeriano, M{\'a}rcio de Morisson and 
                         Renn{\'o}, Camilo Daleles and Fran{\c{c}}a, Helena",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Universidade Federal do ABC 
                         (UFABC)}",
                title = "Efeito da topografia sobre a classifica{\c{c}}{\~a}o do uso e 
                         cobertura da terra por an{\'a}lise de imagens baseada em 
                         objetos",
              journal = "Revista Brasileira de Cartografia",
                 year = "2016",
               volume = "68",
               number = "3",
                pages = "505--517",
             keywords = "Corre{\c{c}}{\~a}o Topogr{\'a}fi ca, Efeito Topogr{\'a}fi co, 
                         OBIA, Landsat TM, SRTM, Topographic Correction, Topographic Eff 
                         ect, OBIA, Landsat TM, SRTM.",
             abstract = "Este estudo avalia a infl u{\^e}ncia do efeito topogr{\'a}fi co 
                         sobre a classifi ca{\c{c}}{\~a}o de uso e cobertura da terra por 
                         an{\'a}lise de imagens baseada em objetos. Para isso, foi 
                         realizada a corre{\c{c}}{\~a}o topogr{\'a}fi ca de bandas 
                         espectrais Landsat 5 TM e a an{\'a}lise comparativa das classifi 
                         ca{\c{c}}{\~o}es dos dados sem e com corre{\c{c}}{\~a}o 
                         topogr{\'a}fi ca. A {\'a}rea de estudo est{\'a} localizada em 
                         uma regi{\~a}o agr{\'{\i}}cola de relevo suave ondulado a 
                         ondulado localizada no sul do estado de Minas Gerais, Brasil. A 
                         imagem Landsat 5 TM foi obtida no cat{\'a}logo de imagens do 
                         Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e os dados 
                         topogr{\'a}fi cos para corre{\c{c}}{\~a}o topogr{\'a}fi ca 
                         foram obtidos no projeto Topodata, os quais foram elaborados a 
                         partir do refi namento dos dados da miss{\~a}o Shuttle Radar 
                         Topography Mission (SRTM). A classifi ca{\c{c}}{\~a}o do uso e 
                         cobertura da terra foi realizada por an{\'a}lise de imagens 
                         baseada em objetos geogr{\'a}fi cos (GEOBIA), dividida em duas 
                         etapas: segmenta{\c{c}}{\~a}o e classifi ca{\c{c}}{\~a}o por 
                         {\'a}rvore de decis{\~a}o. As classifi ca{\c{c}}{\~o}es das 
                         imagens sem e com corre{\c{c}}{\~a}o topogr{\'a}fi ca foram 
                         comparadas por meio de {\'{\i}}ndice de exatid{\~a}o global, 
                         {\'{\i}}ndice kappa, tamanho das {\'a}rvores de decis{\~a}o e 
                         tamanho dos segmentos (ou regi{\~o}es). A classifi 
                         ca{\c{c}}{\~a}o da imagem com corre{\c{c}}{\~a}o 
                         topogr{\'a}fi ca apresentou {\'a}rvore de decis{\~a}o mais 
                         simples (menor n{\'u}mero de n{\'o}s) e segmentos maiores. Em 
                         26% da {\'a}rea total as duas classifi ca{\c{c}}{\~o}es 
                         apresentaram resultados diferentes em rela{\c{c}}{\~a}o {\`a}s 
                         classes de uso ou cobertura da terra. A classifi ca{\c{c}}{\~a}o 
                         da imagem com corre{\c{c}}{\~a}o apresentou {\'{\i}}ndice 
                         kappa e {\'{\i}}ndice de exatid{\~a}o global em torno de 10% 
                         mais elevados. Conclui-se que, em {\'a}reas de relevo irregular a 
                         corre{\c{c}}{\~a}o topogr{\'a}fi ca deve ser aplicada para 
                         reduzir o efeito topogr{\'a}fi co na classifi ca{\c{c}}{\~a}o 
                         do uso e cobertura da terra utilizando GEOBIA. ABSTRACT: This 
                         study evaluates the infl uence of topography (topographic eff ect) 
                         on land cover classifi cation through object-based approach. Tests 
                         were applied on Landsat 5 TM refl ective bands, which were 
                         classifi ed in their original form and after topographic 
                         correction. The study area is located in an agricultural region of 
                         rugged terrain in southeastern Brazil. Slope and aspect data taken 
                         from Topodata, a database refi ned from SRTM, were used to support 
                         the topographic correction procedures. Image processing included a 
                         co-registration of all data, followed by topographic correction. 
                         Original and corrected images were classifi ed using object-based 
                         classifi cation, composed by the steps of segmentation and of 
                         decision tree classifi cation. Comparisons of classifi cations 
                         were based on accuracy (kappa and overall accuracy), decision tree 
                         size and segment size. The results indicate that the topographic 
                         eff ect aff ected all metrics involved in the comparison. After 
                         topographic correction, classifi cation showed simpler decision 
                         tree (fewer nodes) and larger segment sizes. Diff erences between 
                         the classifi cation results from original and corrected images 
                         occurred on 26% of the total area. The image classifi cation of 
                         the corrected data showed kappa and overall accuracy 10% higher. 
                         It is recommended that in areas of rugged terrain, where 
                         topographic correction should be applied to reduce topographic eff 
                         ect on the land cover mapping.",
                 issn = "0560-4613 and 1808-0936",
             language = "pt",
           targetfile = "moreira_efeito.pdf",
        urlaccessdate = "10 maio 2024"
}