| 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/3PP9UES | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21b/2017/10.06.14.28 (acesso restrito) | |||
| Última Atualização | 2017:10.06.14.28.12 (UTC) administrator | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21b/2017/10.06.14.28.12 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.04.02.27.55 (UTC) administrator | |||
| DOI | 10.20502/rbg.v18i4.1249 | |||
| ISSN | 1519-1540 | |||
| Chave de Citação | GerentePletSothFran:2017:ClSeCi | |||
| Título | Classificação semiautomática de cicatrizes de movimentos de massa por meio de técnicas de detecção de mudanças  | |||
| Ano | 2017 | |||
| Mês | out./dez. | |||
| Data de Acesso | 18 maio 2024 | |||
| Tipo de Trabalho | journal article | |||
| Tipo Secundário | PRE PN | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 1611 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Gerente, Jéssica 2 Pletsch, Mikhaela Aloísia Jéssie Santos 3 Sothe, Camile 4 Francisco, Cristiane Nunes | |||
| Grupo | 1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 2 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 4 Universidade Federal Fluminense (UFF) | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 jessicagerente@gmail.com 2 mkmapa@gmail.com 3 camilesothe@yahoo.com.br 4 crisnf@vm.uff | |||
| Revista | Revista Brasileira de Geomorfologia | |||
| Volume | 18 | |||
| Número | 4 | |||
| Páginas | 801-812 | |||
| Nota Secundária | A1_GEOGRAFIA A2_INTERDISCIPLINAR B1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B2_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B2_GEOCIÊNCIAS B2_ANTROPOLOGIA_/_ARQUEOLOGIA B3_ENGENHARIAS_III B4_ENGENHARIAS_I B4_BIODIVERSIDADE B5_DIREITO C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA | |||
| Histórico (UTC) | 2017-10-06 14:28:12 :: simone -> administrator :: 2017-10-06 14:28:12 :: administrator -> simone :: 2017 2017-10-06 14:28:46 :: simone -> administrator :: 2017 2018-06-04 02:27:55 :: administrator -> simone :: 2017 | |||
| 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 | Movimentos de Massa Classifi - cação de Imagens Random Forest Mass Movements Image Classifi cation Random Forest | |||
| Resumo | Movimentos de massa são fenômenos naturais que muitas vezes causam perdas e danos à sociedade. Inventários de cicatrizes podem auxiliar no entendimento da suscetibilidade de um local frente a esses processos. Nessa vertente, o uso de ferramentas de sensoriamento remoto para detecção e mapeamento de cicatrizes de movimentos de massa pode ser vantajoso, principalmente em escalas regionais e em áreas de difícil acesso. No entanto, mapeamentos semiautomáticos ainda se mostram incipientes no âmbito nacional. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar múltiplas técnicas de detecção de mudanças para o mapeamento semiautomático de cicatrizes de movimentos de massa. Como estudo de caso, foram analisados os movimentos defl agrados em janeiro de 2011 em uma porção do município de Nova Friburgo (RJ). Para isso, foram geradas imagens de detecção de mudanças por meio das técnicas PCA, ICA, MNF, SA, OSAVI e subtração de bandas espectrais. Os produtos que melhor destacaram os movimentos de massa foram selecionadas como dados de entrada para a classifi cação por meio do algoritmo Random Forest. A diferença entre o índice de vegetação OSAVI pré e pós-evento foi considerada a técnica de maior importância para o classifi cador. Já na análise visual, verifi cou-se que a 3ª e 4ª componentes ICA, MNF e PCA também destacaram bem as cicatrizes. O desempenho da classifi cação foi considerado satisfatório, uma vez que detectou mais de 80% das cicatrizes de movimento de massa na área de estudo. Esse trabalho permitiu verifi car que o uso de métodos semiautomatizados pode ser uma abordagem em potencial para a detecção de cicatrizes de movimento de massa, sobretudo aplicada a mapeamentos preliminares e emergenciais. ABSTRACT: Mass movement is a natural phenomenon frequently associated with damages to the society. Its inventories assist the comprehension of mass movement spatial distribution and susceptibility. Thus remote sensing techniques enable detection and mapping of mass movement scars worldwide in large scales and in areas of diffi cult access. However, its use is still incipient in a national level. In this context, the aim of this paper is to assess multiple techniques that may support mass movement mapping automation. The research was carried out in a specifi c case study located in the municipality of Nova Friburgo (RJ-Brazil). A total of six change detection techniques were evaluated: PCA, ICA, MNF, SA, OSAVI and multi-band spectral subtraction. The techniques that best highlighted the mass movements were then selected as input data for the fi nal classifi cation through Random Forest algorithm. As a result, the diff erence between OSAVI pre and post mass movements event image was considered by the classifi er the most important change detection technique. Visual analysis also showed that the 3rd and 4th components ICA, MNF and PCA effi ciently highlighted the scars. The classifi cation was satisfactory, once its accuracy was higher than 80%, according to the reference inventory. This work allowed to verify that the use of semiautomated methods can be a suitable approach for mass movement scars detection, mainly in preliminary and emergency mapping. | |||
| Área | SRE | |||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Classificação semiautomática de... | |||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Classificação semiautomática de... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| Idioma | pt | |||
| Arquivo Alvo | gerente_classificacao.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Política de Arquivamento | denypublisher denyfinaldraft | |||
| Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ER446E 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 5 | |||
| Divulgação | WEBSCI | |||
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||