@InProceedings{SötheSchiLiesAlme:2016:ClEsSu,
               author = "S{\"o}the, Camile and Schimalski, Marcos Benedito and Liesenberg, 
                         Veraldo and Almeida, Cl{\'a}udia Maria de",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {} and {} 
                         and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Classifica{\c{c}}{\~a}o do est{\'a}gio sucessional da 
                         vegeta{\c{c}}{\~a}o empregando minera{\c{c}}{\~a}o de dados e 
                         softwares open source",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2016",
                pages = "F01--F01",
         organization = "Col{\'o}quio Brasileiro de Ci{\^e}ncias Geod{\'e}sicas, 9.",
            publisher = "Universidade Federal do Paran{\'a} - UFPR",
                 note = "Setores de Atividade: Agricultura, Pecu{\'a}ria e Servi{\c{c}}os 
                         Relacionados, Atividades dos servi{\c{c}}os de tecnologia da 
                         informa{\c{c}}{\~a}o, Pesquisa e desenvolvimento 
                         cient{\'{\i}}fico.",
             keywords = "{\'a}rvores de decis{\~a}o, C4.5, m{\'a}quina de vetor de 
                         suporte.",
             abstract = "Este trabalho teve como objetivo avaliar diferentes aplicativos 
                         open source relacionados {\`a} an{\'a}lise baseada em objeto 
                         para a classifica{\c{c}}{\~a}o de est{\'a}gios sucessionais de 
                         florestas secund{\'a}rias da Floresta Ombr{\'o}fila Mista (FOM) 
                         em duas {\'a}reas-teste no planalto sul catarinense. Foram 
                         utilizadas ortoimagens do Sistema Aerotransportado de 
                         Aquisi{\c{c}}{\~a}o e P{\'o}s-processamento de Imagens (SAAPI) 
                         de alta resolu{\c{c}}{\~a}o espacial (0,39 m). Os dados 
                         consistem de tr{\^e}s bandas no espectro vis{\'{\i}}vel (0,38 - 
                         0,70 \μm), tr{\^e}s bandas no espectro do infravermelho 
                         pr{\'o}ximo (0,76 - 0,78 \μm) e o Modelo Digital de 
                         Superf{\'{\i}}cie (MDS). As metodologias foram desenvolvidas 
                         utilizando minera{\c{c}}{\~a}o de dados com algoritmos de 
                         {\'a}rvore de decis{\~a}o e sele{\c{c}}{\~a}o de atributos nos 
                         aplicativos InterIMAGE, WEKA e QGIS. Os resultados se mostraram 
                         satisfat{\'o}rios para classificar est{\'a}dios sucessionais da 
                         FOM, assim como outras classes de uso e cobertura da terra. As 
                         classifica{\c{c}}{\~o}es apresentaram um {\'{\i}}ndice Kappa 
                         variando entre 0,53 e 0,59 e Kappa condicional variando entre 0,29 
                         e 0,83 para os est{\'a}dios sucessionais da 
                         vegeta{\c{c}}{\~a}o. Estes resultados demonstram o potencial 
                         dessas abordagens na extra{\c{c}}{\~a}o de 
                         informa{\c{c}}{\~o}es de imagens de alta resolu{\c{c}}{\~a}o 
                         espacial, bem como a possibilidade de fornecer subs{\'{\i}}dios 
                         para a implementa{\c{c}}{\~a}o de pol{\'{\i}}ticas 
                         p{\'u}blicas e no monitoramento dos recursos florestais.",
  conference-location = "Curitiba, PR",
      conference-year = "5-6 maio",
                label = "lattes: 1861914973833506 4 S{\"o}theSchiLiesAlme:2016:ClEsSu",
             language = "pt",
           targetfile = "CBCG_2016_paper_2.pdf",
                  url = "http://www.cbcg.ufpr.br/home/wp-content/uploads/2013/11/F01_IXCBCG_SOTHE_C.pdf",
        urlaccessdate = "28 abr. 2024"
}