| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) | |||
| Site | mtc-m21c.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/43H73M5 | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/11.04.13.26 | |||
| Última Atualização | 2020:11.04.13.26.37 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/11.04.13.26.38 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:01.04.01.35.33 (UTC) administrator | |||
| DOI | 10.22456/1807-9806.108583 | |||
| ISSN | 1518-2398 1807-9806 | |||
| Chave de Citação | NagelTerOliHórBes:2020:EsCaAr | |||
| Título | Cálculo da curva número para bacia hidrográfica urbana utilizando diferentes abordagens de classificação para imagem orbital rapideye: estudo de caso para o arroio pepino (Pelotas, RS)  | |||
| Ano | 2020 | |||
| Data de Acesso | 13 maio 2024 | |||
| Tipo de Trabalho | journal article | |||
| Tipo Secundário | PRE PN | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 7225 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Nagel, Gustavo Willy 2 Terra, Fabrício da Silva 3 Oliveira, Jade Silva de 4 Hórak-Terra, Ingrid 5 Beskow, Samuel | |||
| Grupo | 1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM) 3 Universidade Federal de Pelotas (UFPel) 4 Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM) 5 Universidade Federal de Pelotas (UFPel) | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 gustavo.nagel@inpe.br 2 fabricio.terra@ufvjm.edu.br 3 jade.sdeoliveira@gmail.com 4 ingrid.horak@ufvjm.edu.br 5 samuel.beskow@ufpel.edu.br | |||
| Revista | Pesquisas em Geociências | |||
| Volume | 47 | |||
| Número | 2 | |||
| Páginas | 1-18 | |||
| Nota Secundária | B1_GEOGRAFIA B2_INTERDISCIPLINAR B2_GEOCIÊNCIAS B2_ENGENHARIAS_III B2_ENGENHARIAS_I B2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B2_BIODIVERSIDADE B5_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA B5_ENGENHARIAS_II B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I | |||
| Histórico (UTC) | 2020-11-04 13:26:38 :: simone -> administrator :: 2020-11-04 13:26:40 :: administrator -> simone :: 2020 2020-11-04 13:27:32 :: simone -> administrator :: 2020 2022-01-04 01:35:33 :: administrator -> simone :: 2020 | |||
| 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 | máxima verosimilhança gaussiana mapeador de ângulo espectral k-médias máquina de vetor suporte hidrologia urbana escoamento superficial maximum gaussian likelihood spectral angle mapper k-means support vector machine urban hidrology runoff | |||
| Resumo | O valor da curva-número (CN) é um parâmetro empírico usado na determinação do escoamento superficial direto a partir dos excessos de precipitações, sendo dependente das mudanças de uso e cobertura da superfície. Imagens de alta resolução espacial são importantes para identificar tais mudanças em bacias hidrográficas urbanas. O objetivo deste trabalho foi comparar os efeitos de diferentes mapas de uso e cobertura, produzidos a partir de classificações não-supervisionada (K-médias) e supervisionadas (MaxVer, SAM e SVM) em uma imagem orbital de alta resolução espacial, no cálculo do valor CN da bacia hidrográfica urbana do Arroio Pepino (Pelotas, RS). A hipótese é de que diferentes algoritmos de classificação produzem diferentes mapas de superfície que por sua vez afetam o valor CN final. As classificações foram realizadas em uma imagem RapidEye e 10 classes foram identificadas: água, asfalto, estrada de terra, vegetação (3 tipos) e coberturas (4 tipos). O valor CN de cada classe foi obtido pela comparação com valores tabulados, e o valor CN total foi calculado pela média ponderada considerando a área proporcional de cada classe. O SVM foi o algoritmo de melhor desempenho (acurácia global de 70,36% e índice kappa de 0,66). Os valores finais de CN apresentaram distintas intensidades: CNtotal = 88,96 para SAM, CNtotal = 89,66 para K-médias, CNtotal = 89,94 para SVM e CNtotal = 90,71 para MaxVer. A proximidade entre estes valores foi influenciada pela baixa capacidade de drenagem da bacia estudada mesmo em áreas vegetadas. Diferenças nas proporções das classes afetam o valor do CN final da bacia, e sua qualidade é altamente dependente da acurácia da imagem classificada. ABSTRACT: Curve number calculation for urban watershed using different classification approaches for RapidEye image: case study for the Pepino stream (Pelotas, RS). The curve-number (CN) value is an empirical parameter used for predicting direct runoff from rainfall excess, and it depends on land use and cover changes. High spatial resolution images have been important to identify these changes in urban watersheds. This research aimed to compare the effects of different surface maps, produced by unsupervised (K-means) and supervised classifications (MaxVer, SAM, and SVM) of a high spatial resolution orbital image, on calculation of CN value in the urban watershed of the Pepino stream (Pelotas/RS). The hypothesis is that different classification algorithms produce divergent maps which in turn affect the final CN value. A RapidEye image was classified in order to map the surface, and ten classes were identified: water, asphalt, dirt road, vegetation (3 types) and roofs (4 types). The CN value of each class was obtained by comparing to corresponding tabulated values, and the total CN value was calculated by weighted average taking into account the proportional area of each class. The SVM was the best performed classifier (global accuracy: 70.36% and kappa index: 0.66). The final CN values showed different intensities: CNtotal = 88.96 for SAM, CNtotal = 89.66 for K-means, CNtotal = 89.94 for SVM and CNtotal = 90.71 for MaxVer. The proximity among these values was influenced by the poor drainage capacity of the watershed even in vegetation areas. Differences on proportions of the classes affect the final CN value of the watershed, and its quality is highly dependent on accuracy of the classified image. | |||
| Área | SRE | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/43H73M5 | |||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/43H73M5 | |||
| Idioma | pt | |||
| Arquivo Alvo | nagel_calculo.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/439EAFB | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2020/09.18.00.06 4 sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1 | |||
| Divulgação | PORTALCAPES | |||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||