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		<issn>1517-543X</issn>
		<label>lattes: 8609036872819243 2 BrazKörtMartBraz:2021:GEMiDa</label>
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		<title>GEOBIA e mineração de dados para classificação de imagens de altíssima resolução espacial</title>
		<year>2021</year>
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		<author>Braz, Adalto Moreira,</author>
		<author>Körting, Thales Sehn,</author>
		<author>Martins, Alécio Perini,</author>
		<author>Braz, Amanda Moreira,</author>
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		<journal>Estudos Geográficos</journal>
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		<contenttype>External Contribution</contenttype>
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		<keywords>VANT,Sensoriamento Remoto,ARP, Drone, Cobertura da Terra, UAV, Remote Sensing, RPA, Drone,Land Cover.</keywords>
		<abstract>Este   trabalho   apresenta  os   resultados   de   classificação   (GEOBIA  e mineração  de  dados) para  a  cobertura  da terra  em  imagens de  altíssima  resolução espacial, além  de  apresentar  uma  discussão  sobre  a  viabilidade  de  classificações supervisionadasem imagens obtidas por VANT. A área teste inclui duas quadras e uma área verde na cidade de Jataí (GO), imageadas com um Drone DJI Phantom 4 Advanced em 29/10/2018. O processamento foi realizado a partir do SIG TerraView 5.3.3    plugin GeoDMA    2.0,com    resultados    comparados    a    classificadores disponibilizados pelo SIGArcGIS 10.6.1®. A mineração de dados foi a técnica mais adequada para a classificação, apresentando uma matriz com taxa de acerto superior a  82%,  concordância  excelente  apesar  dos  erros  identificados.  No  processo  de classificação  supervisionada,  foi  obtido  um  acerto  de  69%  e,  na  classificação  não supervisionada, o acerto foi de 44%.Os resultados da GEOBIA/mineração de dados foram considerados satisfatórios (Kappa igual a 82%), quando comparados aoutros classificadores  (regão  e  pixel  a  pixel),  mas  ainda  exigindo  atividades  de  pós-classificação para correção das confusões apresentadas. ABSTRACT: In this paper we present the classification results (GEOBIA and data mining) for land cover inhigh spatial resolution images, besides presenting a discussion about the viability of supervised classifications in UAV images. The study area includes two blocks  and  a  green  area  in  the  city  of  Jataí,  Goiás  state,  Brazil.  The  images  were obtained  with  a  DJI  Phantom  4 Advanced Drone  in  2019/10/29.  Processing  was performed using the GIS TerraView 5.3.3plugin GeoDMA 2.0, and the results were compared to well known classification algorithms provided by ArcGIS 10.6.1®. Data mining was the most appropriate technique for classification, presenting a matrix with an  overall  accuracy  (OA)  higher  than  82%,  which  we  consider  as  an  excellent agreement despite minor errors. In the supervised classification process, we obtained 69%   OA   (substantial   agreement)   and   44%   OA   (moderate   agreement)   in   the unsupervised  classification.The  results  of  GEOBIA/data  mining  were  considered satisfactory (Kappa is equal to 82%) when compared to other classifiers (region and pixel  by  pixel),  but  still  requiring  post-classification  activities  to  correct  the  confusion presented.</abstract>
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