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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/49P9R55
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2023/09.04.13.17   (acesso restrito)
Última Atualização2023:09.04.13.17.39 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2023/09.04.13.17.39
Última Atualização dos Metadados2024:01.02.17.16.46 (UTC) administrator
DOI10.3390/f14081669 View more
ISSN1999-4907
Chave de CitaçãoShimabukuroASHDMDMCA:2023:MaLaUs
TítuloMapping Land Use and Land Cover Classes in São Paulo State, Southeast of Brazil, Using Landsat-8 OLI Multispectral Data and the Derived Spectral Indices and Fraction Images
Ano2023
MêsAug.
Data de Acesso10 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho14893 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Shimabukuro, Yosio Edemir
 2 Arai, Egidio
 3 Silva, Gabriel Máximo da
 4 Hoffmann, Tânia Beatriz
 5 Duarte, Valdete
 6 Martini, Paulo Roberto
 7 Dutra, Andeise Cerqueira
 8 Mataveli, Guilherme Augusto Verola
 9 Cassol, Henrique Luís Godinho
10 Adami, Marcos
Identificador de Curriculo 1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
 2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
 3
 4
 5 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
 6 8JMKD3MGP5W/3C9JJ3M
ORCID 1 0000-0002-1469-8433
 2
 3 0000-0003-2105-9055
 4 0000-0002-8246-5666
 5
 6
 7 0000-0002-4454-7732
 8 0000-0002-4645-0117
 9 0000-0001-6728-4712
10 0000-0003-4247-4477
Grupo 1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 3 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
 4 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
 5 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 6 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 7 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
 8 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 9 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
10 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-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 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 9 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
10 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor 1 yosio.shimabukuro@inpe.br
 2 egidio.arai@inpe.br
 3 gabriel.maximo@inpe.br
 4 tania.hoffmann@inpe.br
 5 valdete.duarte@inpe.br
 6 paulo.martini@inpe.br
 7 andeise.dutra@inpe.br
 8 guilherme.mataveli@inpe.br
 9 henrique.cassol@inpe.br
10 marcos.adami@inpe.br
RevistaForests
Volume14
Número8
Páginase1669
Nota SecundáriaB2_INTERDISCIPLINAR B5_SOCIOLOGIA B5_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2023-09-04 13:18:01 :: simone -> administrator :: 2023
2024-01-02 17:16:46 :: administrator -> simone :: 2023
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-Chaveagriculture
forest
forest plantation
Land Use and Land Cover (LULC)
Linear Spectral Mixing Model (LSMM)
pasture
spectral indices
urban
ResumoThis work aims to develop a new method to map Land Use and Land Cover (LULC) classes in the São Paulo State, Brazil, using Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) data. The novelty of the proposed method consists of selecting the images based on the spectral and temporal characteristics of the LULC classes. First, we defined the six classes to be mapped in the year 2020 as forest, forest plantation, water bodies, urban areas, agriculture, and pasture. Second, we visually analyzed their variability spectral characteristics over the year. Then, we pre-processed these images to highlight each LULC class. For the classification, the Random Forest algorithm available on the Google Earth Engine (GEE) platform was utilized individually for each LULC class. Afterward, we integrated the classified maps to create the final LULC map. The results revealed that forest areas are primarily concentrated in the eastern region of São Paulo, predominantly on steeper slopes, accounting for 19% of the study area. On the other hand, pasture and agriculture dominated 73% of all São Paulos landscape, reaching 39% and 34%, respectively. The overall accuracy of the classification achieved 89.10%, while producer and user accuracies were greater than 84.20% and 76.62%, respectively. To validate the results, we compared our findings with the MapBiomas Project classification, obtaining an overall accuracy of 85.47%. Therefore, our method demonstrates its potential to minimize classification errors and offers the advantage of facilitating post-classification editing for individual mapped classes.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Mapping Land Use...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Mapping Land Use...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoforests-14-01669.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
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5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1
DivulgaçãoWEBSCI
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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