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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3RCGDTS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/06.29.13.34
Última Atualização2018:06.29.13.34.28 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/06.29.13.34.28
Última Atualização dos Metadados2020:12.07.21.11.54 (UTC) administrator
DOI10.14393/RCG196520
ISSN1678-6343
Rótuloself-archiving-INPE-MCTIC-GOV-BR
Chave de CitaçãoPereiraReFeSaThPo:2018:AvTéGe
TítuloAvaliação de técnicas de generalização de dados matriciais (raster) aplicadas ao dado do TERRACLASS
Ano2018
Data de Acesso11 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho984 KiB
2. Contextualização
Autor1 Pereira, Jorge Luis Gavina
2 Rennó, Camilo Daleles
3 Ferreira, Leandro Valle
4 Sales, Gil Mendes
5 Thalês, Marcelo
6 Poccard-Chapuis, René
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGN2
ORCID1
2 0000-0001-9920-4473
Grupo1
2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Museu Paraense Emílio Goeldi
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Museu Paraense Emílio Goeldi
4 Museu Paraense Emílio Goeldi
5 Museu Paraense Emílio Goeldi
6 Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement, Systèmes d’élevage méditerranéens et tropicaux
Endereço de e-Mail do Autor1 jorgegavina@museu-goeldi.br
2 camilo@dpi.inpe.br
3 lvferreira@museu-goeldi.br
4 gilsales@gmail.com
5 mcthales@museu-goeldi.br
6 rene.poccard-chapuis@cirad.fr
Endereço de e-Mailcamilo@dpi.inpe.br
RevistaCaminhos da Geografia
Volume19
Número65
Páginas269-285
Histórico (UTC)2018-06-29 13:34:28 :: camilo@dpi.inpe.br -> administrator ::
2018-06-29 13:38:26 :: administrator -> simone :: 2018
2018-06-29 13:41:57 :: simone -> administrator :: 2018
2020-12-07 21:11:54 :: administrator -> simone :: 2018
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-ChaveProjeto TerraCert
Uso da terra na Amazônia
Coeficiente Kappa
TerraCert Project
Land use in the Amazon
Kappa coefficient
ResumoO Projeto TerraClass realiza a qualificação das áreas desflorestadas da Amazônia Legal. Os dados TerraClass são uma fonte de informação adicional para os estudos de paisagem, que serão realizados no escopo do Projeto TerraCert. Manipulando-se o dado matricial do TerraClass 2014 para Paragominas, Estado do Pará, observou-se uma grande quantidade de polígonos correspondentes a um único pixel, tornado a generalização do dado um passo importante. Neste artigo apresenta-se uma nova técnica de generalização de dados matriciais categóricos baseado em segmentação por crescimento de regiões. O artigo tem como objetivo a comparação de quatro técnicas de generalização de dados matriciais: filtro moda, reamostragem, metodologia ESRI e segmentação. O resultado da generalização foi avaliado com relação ao coeficiente kappa e ao número de polígonos resultantes. O filtro moda teve um bom valor de kappa, mas uma baixa redução dos polígonos. A reamostragem apresentou o valor mais baixo de kappa e uma redução intermediária dos polígonos. A metodologia ESRI apresentou um valor intermediário de kappa, no entanto teve a maior redução dos polígonos. A segmentação obteve o maior valor de kappa e a segunda maior redução dos polígonos. A técnica da segmentação se revelou uma boa alternativa à Metodologia ESRI. ABSTRACT: The TerraClass Project qualifies deforested areas of the Legal Amazon. TerraClass data are an additional source of information for landscape studies, which will be carried out in the scope of the TerraCert Project. When manipulating 2014 TerraClass raster data to Paragominas, Pará state, we observed a large number of polygons corresponding to a single pixel, making data generalization an important step. In this paper we present a new technique of generalization of categorical raster data based on segmentation by region growth. This paper aims to compare four generalization techniques: majority filter, resampling, ESRI methodology and segmentation. The generalization was evaluated with respect to the kappa coefficient and the number of resulting polygons. The majority filter had a good kappa value, but a low polygon reduction. Resampling has presented the lowest kappa value and an intermediate polygons reduction. The ESRI methodology presented an intermediate kappa value, however it had the greatest polygons reduction. Segmentation obtained the highest kappa value and the second largest polygons reduction. The segmentation technique proved to be a good alternative to the ESRI methodology.
ÁreaSRE
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3RCGDTS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3RCGDTS
Idiomapt
Arquivo Alvo38760-177303-1-PB.pdf
Grupo de Usuárioscamilo@dpi.inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.42 2
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
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