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Classificação orientada a objetos aplicada na caracterização da cobertura da terra no Araguaia PAB
Fernandes,Rener Ribeiro; Nunes,Gustavo Manzon; Silva,Thiago Sanna Freire.
O objetivo deste trabalho foi utilizar a classificação orientada a objetos em imagens TM/ Landsat‑5, para caracterizar classes de uso e cobertura da terra, na região do Médio Araguaia. A cena 223/068, adquirida em 5/9/2010, foi submetida a correção radiométrica, atmosférica e geométrica, como etapas de pré‑processamento. Em seguida, foram geradas duas imagens por meio das matemáticas de bandas espectrais do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e do índice de água por diferença normalizada modificado (MNDWI), utilizados na classificação de imagens. Para a segmentação destas, utilizaram-se os parâmetros de escala 250, 200, 150, 100, 50, os algoritmos "assign class" e "nearest neighbor", e os descritores de média, área e relação de borda. Foi...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Classificação digital de imagens; Fitofisionomias do Cerrado; MNDWI; NDVI; Segmentação de imagens; Sensoriamento remoto.
Ano: 2012 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2012000900010
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Discriminação de áreas de soja por meio de imagens EVI/MODIS e análise baseada em geo-objeto AGRIAMBI
Silva Junior,Carlos A. da; Frank,Thiago; Rodrigues,Taíssa C. S..
Neste trabalho objetivou-se estimar e mapear áreas plantadas com soja [Glycine max (L.) Merr.] por meio de imagens multitemporais EVI/MODIS e classificação de imagens baseada em geo-objeto. A área de estudo compreendeu o Sul do estado do Maranhão. Para o mapeamento das lavouras de soja foram utilizados o índice de vegetação realçado (EVI) e o índice de valorização das culturas (CEI) para a classificação das imagens do sistema-sensor Terra/MODIS. Para tal cálculo foram utilizadas doze imagens compreendendo entressafra e safra da cultura, conforme calendário agrícola do Estado. Além disto, foi empregada a segmentação utilizando-se parâmetros de escala 250, os algoritmos "classification" e "merge region" e extração de atributos para classificação baseada em...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Classificação digital de imagens; Estimativa de área agrícola; Segmentação de imagens; Sensoriamento remoto.
Ano: 2014 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662014000100007
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