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| Moraes Neto,João M. de; Barbosa,Marx P.; Fernandes,Maria de F.; Silva,Miguel J. da. |
| Objetivou-se, com o presente trabalho, avaliar a degradação das terras nas regiões oeste e norte da cidade de Campina Grande, PB, cuja metodologia incluiu: processamento digital de imagem, interpretação visual e correlação com os dados de campo. Na análise digital utilizou-se o método de classificação supervisionada por Maximoverossimilhança (Maxver), cujos resultados se mostraram satisfatórios permitindo, assim, o mapeamento das principais áreas degradadas da região de estudo. |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Imagem orbital; Processamento digital; Classificação supervisionada. |
| Ano: 2002 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662002000100032 |
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| Grande,Thallita Oliveira de; Almeida,Tati de; Cicerelli,Rejane Ennes. |
| Resumo: O objetivo deste trabalho foi utilizar as técnicas de reflectância acumulada e mineração de dados, seguidas por classificação orientada a objeto, em imagens do sensor Operational Land Imager (OLI), satélite Landsat 8, para a classificação de vegetação nativa e cobertura agropecuária do Cerrado. Quatro imagens de reflectância foram utilizadas para a discriminação de seis classes - agricultura, pecuária, campo limpo úmido, savana, floresta e campo -, para a classificação do Parque Nacional das Emas, no Estado de Goiás, e adjacências. As imagens foram segmentadas para a extração de atributos espectrais de amostras e a aplicação de combinações de atributos (média + moda, todos os atributos) na mineração de dados. O programa Weka foi utilizado para a... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Análise baseada em objeto; Análise multitemporal; Antropização; Classificação supervisionada; Mineração; Sensoriamento remoto. |
| Ano: 2016 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2016001201983 |
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| Lopes,Helio L.; Cabral,Jaime J. da S. P.; Araújo Filho,José C. de; Montenegro,Suzana M. G. L.. |
| A região semiárida do Brasil possui grande potencial para armazenamento de água em áreas aluvionares, podendo potencializar a pequena agricultura. Verifica-se a necessidade de uma metodologia para mapeamento dessas áreas, com o objetivo de futuros estudos in loco para implantação de barragens subterrâneas e manejo correto dos solos aluvionares. Neste sentido, objetivou-se a aplicação de imagens Landsat- Mapeador Temático 5 em conjunto com dados colaterais, como a rede de drenagem, mapa de classes de solo e mapa de relevo para auxiliar na classificação de terraços aluviais. Teve-se, como área de estudo, a bacia do Rio Pajeú, no sertão do estado de Pernambuco. Buscou-se também, por meio de dados SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), a avaliação... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Solos aluviais; Classificação supervisionada; Sensoriamento remoto; Relevo. |
| Ano: 2013 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662013000700011 |
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| 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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| Chagas,César S.; Vieira,Carlos A. O.; Fernandes Filho,Elpídio I.; C. Júnior,Waldir de. |
| Este trabalho teve por objetivo avaliar a eficiência dos classificadores redes neurais artificiais (RNA) e o de máxima verossimilhança (Maxver) na classificação do uso da terra no município de Viçosa, MG, a partir de imagens do sensor ASTER, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens. Neste estudo, foram identificados três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte) e avaliada uma composição da imagem do sensor ASTER contendo as 3 bandas do visível e infravermelho próximo, com resolução espacial de 15 m. O simulador de redes neurais empregado foi o "Java Neural Network Simulator" e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Os resultados mostram que a classificação por redes neurais, embora apresente resultado ligeiramente... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Aster; Sensoriamento remoto; Classificação supervisionada. |
| Ano: 2009 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662009000300014 |
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