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MIRANDA, J. I.. |
Uma classificação supervisionada, usando analise discriminante por máxima verossimilhança (maxver), foi usada em uma área do município de Guaíra, SP, para identificar em sete classes diferentes alvos agrícolas: cultura anual, cana-de-açúcar, solo nu, solo semicoberto, pasto, floresta e água, usando imagens do satélite Landsat 5, sensor TM, em formato digital nas bandas 3, 4, e 5 (vermelho, infravermelho próximo e médio, respectivamente). A matriz final de classificação do maxver apresentou performance global de 85%, que e o exato valor mínimo aceitado na literatura. A imagem temática do resultado mostra um bom nível de identificação das classes, onde pode-se confirmar o bom desempenho da técnica de máxima verossimilhança para classificar imagens digitais... |
Tipo: Folhetos |
Palavras-chave: Classificacao supervisionada; Guaíra; Sensoriamento remoto; Geologia; Fisiografia; Clima; Solo; Água; Agricultura; Remote sensing; Landsat. |
Ano: 1996 |
URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/12453 |
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