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| Lu,Dengsheng; Batistella,Mateus; Li,Guiying; Moran,Emilio; Hetrick,Scott; Freitas,Corina da Costa; Dutra,Luciano Vieira; Sant'Anna,Sidnei João Siqueira. |
| Land use/cover classification is one of the most important applications in remote sensing. However, mapping accurate land use/cover spatial distribution is a challenge, particularly in moist tropical regions, due to the complex biophysical environment and limitations of remote sensing data per se. This paper reviews experiments related to land use/cover classification in the Brazilian Amazon for a decade. Through comprehensive analysis of the classification results, it is concluded that spatial information inherent in remote sensing data plays an essential role in improving land use/cover classification. Incorporation of suitable textural images into multispectral bands and use of segmentation‑based method are valuable ways to improve land use/cover... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Data fusion; Multiple sensor data; Nonparametric classifiers; Texture. |
| Ano: 2012 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2012000900004 |
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| Adami,Marcos; Moreira,Mauricio Alves; Rudorff,Bernardo Friedrich Theodor; Freitas,Corina da Costa; Faria,Rogério Teixeira de; Deppe,Flavio. |
| O objetivo deste trabalho foi desenvolver metodologia que integre sensoriamento remoto e sistema de informações geográficas (SIG) para criar um painel amostral e alocar segmentos regulares por meio de um sistema de amostragem aleatória estratificada. Diferentes estratos foram obtidos por meio da classificação de imagens de satélite. Em cada estrato foi realizado sorteio para a seleção dos segmentos amostrais, os quais foram visitados para delimitar as diversas culturas e estimar a área. Na estimativa da área plantada por cultura, para toda a região, utilizou-se o estimador por expansão direta por meio de um procedimento semi-automático. A metodologia reduziu tanto a subjetividade do percentual da área agrícola estimada no estrato, quanto o tempo de... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Estatísticas agrícolas; Sensoriamento remoto; SIG. |
| Ano: 2007 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2007000100011 |
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