Avaliação e compação de métodos de classificação de imagens de satélites para o mapeamento de estádios de sucessão florestal
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Redalyc
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| Auteur principal: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Langue: | pt |
| Publié: |
Universidade Federal de Viçosa
2009
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| _version_ | 1876430019831529472 |
|---|---|
| author | Marcos Vinícius Fernandes Amaral |
| author_facet | Marcos Vinícius Fernandes Amaral |
| contents | Avaliação e compação de métodos de classificação de imagens de satélites para o mapeamento de estádios de sucessão florestal Marcos Vinícius Fernandes Amaral Agostinho Lopes de Souza Vicente Paulo Soares Carlos Pedro Boechat Soares Helio Garcia Leite Sebstião Venâncio Martins Elpídio Inácio Fernandes Filho Jacinto Moreira de Lana Agrociencias Quickbird Sensoriamento remoto classificação de imagem digital Este trabalho teve como objetivo comparar as imagens orbitais fornecidas pelos satélites CBERS-2, IRS-P6 e Quickbird para o mapeamento dos estádios de sucessão florestal, utilizando-se diferentes métodos de classificação de imagens digitais. A área de estudo incluiu as reservas de floresta nativa pertencentes ao projeto florestal Macedônia, localizado nos Municípios de Bugre e Ipaba, entre os paralelos 19º19'00"S e 19º24'30"S e os meridianos 42º27'00"W e 42º21'00"W, Estado de Minas Gerais. Foram utilizadas as classificações visual, por pixel e por regiões. Para fins de avaliação da fidedignidade da classificação de cada método, de forma particular, foi gerada a matriz de erros e calculado o índice Kappa. Para testar a significância estatística da diferença entre dois índices Kappa, foi utilizado o teste Z. De maneira geral, os melhores resultados foram as classificações obtidas nos métodos por regiões e visual, apresentando valores de Kappa mais elevados que as classificações por pixel; a imagem resultante da fusão da imagem IRS com a CBERS, classificada pelo método de regiões, obteve o melhor índice Kappa, estando dentro do nível considerado como bom. Os problemas de separação entre as classes resultaram em classificações com baixo nível de exatidão, o que pode ser explicado pela semelhança espectral entre os alvos (estádios inicial, médio e avançado de sucessão florestal), pequena variação entre os valores numéricos dos pixels, existência de sobreposição entre classes e baixa resolução espectral dos sensores. 2009 artículo científico 0100-6762 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=48813670019 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=488 Revista Árvore application/pdf Universidade Federal de Viçosa Revista Árvore (Brasil) Num.3 Vol.33 |
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| publishDate | 2009 |
| publisher | Universidade Federal de Viçosa |
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| topic | Agrociencias Quickbird Sensoriamento remoto classificação de imagem digital |
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