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Classificador de máxima verossimilhança aplicado à identificação de espécies nativas na Floresta Amazônica. Repositório Alice
MORAS FILHO, L. O.; FIGUEIREDO, E. O.; ISAAC JÚNIOR, M. A.; BARROS, V. C. C. de; HOTT, M. C.; BORGES, L. A. C..
Among a variety of digital classification methods based on remote sensing images, the Maximum Likelihood (ML) is widely used in environmental studies, mainly for land cover and vegetation analysis. This study aimed to evaluate the effectiveness of supervised classification by ML technique in a forest management area of dense ombrophilous forest, using one RapidEye image. With this purpose, it was conducted the census of species over 30 cm in diameter at breast height and calculated the Cover Value Index (CVI), and selected the 20 species with the highest CVI as a parameter for classification in a Geographic Information System. 13 of the 20 species selected in the study area were not identified by the classification method, and among the seven identified...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Manejo florestal; Método de classificação digital; Maximum Likelihood; Máxima verossimilhança; Rio Branco (AC); Acre; Amazônia Ocidental; Western Amazon; Amazonia Occidental; Floresta tropical; Espécie nativa; Identificação; Estimativa; Sensoriamento remoto; Sistema de informação geográfica; Análise estatística; Método estatístico; Tropical forests; Indigenous species; Plant identification; Estimation; Remote sensing; Geographic information systems; Statistical analysis; Bosques tropicales; Especies nativas; Identificación de plantas; Estimación; Teledetección; Sistemas de información geográfica; Análisis estadístico.
Ano: 2017 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1072220
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Classificador de máxima verossimilhança aplicado à identificação de espécies nativas na Floresta Amazônica. Repositório Alice
FILHO, L. O. M.; FIGUEIREDO, E. O.; JÚNIOR, M. A. I.; BARROS, V. C. C. de; HOTT, M. C.; BORGES, L. A. C..
2017
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Processamento de imagens; Classificação supervisionada; Índice de cobertura vegetal.
Ano: 2017 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1072507
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