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QUALITY OF A DIGITAL TERRAIN MODEL FOR SANTA CATARINA STATE REA
Caten,Alexandre Ten; Dalmolin,Ricardo S. D.; Boeing,Evandro L.; Vitalis,Fernando A.; Silva,Walquíria C. Da.
ABSTRACT: Relief characterization using a digital terrain model (DTM) is widely applied in erosion, soil and vegetation modeling. However, factors, such as acquisition technology and the spatial resolution of the digital model, affect modeling results. The aim of this study was to characterize noises in a DTM of the entire state of Santa Catarina recently made available through the state's Sustainable Economic Development Secretary and to evaluate different methods of interpolation and smoothing of the original 1 m resolution to a new digital model with a spatial resolution of 15 m. Using the SAGA GIS program, spurious data that appeared as peaks and sinks were removed from the digital model. Of five processing procedures, the following three were used for...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Digital elevation model; Geomorphometry; Slope; Digital soil mapping; Aerial imagery.
Ano: 2016 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162016000601261
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Mapeamento multitemporal da cobertura de terra, por meio de árvore de decisão, na bacia hidrográfica do rio Marombas-SC REA
Caten,Alexandre Ten; Safanelli,José L.; Ruiz,Luis F. C..
RESUMO O conhecimento sobre a cobertura da terra é fundamental como informação para o planejamento e o estudo dos efeitos da substituição de paisagens naturais por paisagens antropizadas. Este estudo objetivou analisar a dinâmica da cobertura da terra entre os anos de 1989 e 2011, na bacia hidrográfica do rio Marombas (SC), empregando o classificador árvore de decisão (AD). Foram utilizadas bandas espectrais do satélite Landsat 5, índices de vegetação e atributos de terreno extraídos do modelo digital de elevação. Esses dados foram utilizados como atributos de classificação da cobertura da terra, nos anos de 1989, 1991, 1993, 1997, 2001, 2004 e 2011. A qualidade do classificador AD foi avaliada por um conjunto de 500 pontos aleatórios e independentes,...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Classificação supervisionada; Uso da terra; Mineração de dados.
Ano: 2015 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162015000601198
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