DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE NUVEM E SOMBRA DE NUVEM EM IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO
Fuente:
Redalyc
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| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Sprache: | pt |
| Veröffentlicht: |
Universidade Federal do Paraná
2016
|
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| _version_ | 1876469869534248960 |
|---|---|
| author | Marco Aurélio Oliveira da Silva |
| author_facet | Marco Aurélio Oliveira da Silva |
| contents | DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE NUVEM E SOMBRA DE NUVEM EM IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO Marco Aurélio Oliveira da Silva Frederico dos Santos Liporace Ciencias de la Tierra AWFI nuvem AMAZONIA reflectância sombra de nuvem Nesse trabalho é apresentada uma metodologia para a detecção automática de nuvem e sombra de nuvem em imagens de sensores que atuam na faixa do visível e do infravermelho próximo. O trabalho visa à detecção em imagens do sensor AWFI que estará a bordo do satélite AMAZONIA- 1. O método de detecção de nuvem baseia-se na aplicação de três filtros. Valores de NDVI, WI e HOT, calculados a partir das reflectâncias das bandas espectrais, são usados na detecção. A detecção de sombra de nuvem é feita a partir da integração das máscaras de pixeis escuros e água com a imagem resultante da diferença entre a cena a ser classificada e uma referência da mesma região, idealmente sem nuvens e bem registrada. Na inexistência de imagens AWFI, visto que o satélite se encontra em fase de construção, os testes foram conduzidos com imagens LANDSAT- 5 TM. A acurácia média da classificação de nuvem foi de 88.70% e da classificação de sombra de nuvem de 75.03%. A acurácia global da classificação mostrou que mais de 90% dos pixeis das imagens problemáticas selecionadas para o teste foram classificados corretamente como nuvem, não nuvem, sombra e não sombra. 2016 artículo científico 1413-4853 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=393946272011 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=3939 Boletim de Ciências Geodésicas application/pdf Universidade Federal do Paraná Boletim de Ciências Geodésicas (Brasil) Num.2 Vol.22 |
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| institution | Redalyc |
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| publishDate | 2016 |
| publisher | Universidade Federal do Paraná |
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