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| LUCIANO, A. C. dos; ABDON, M. de M.; SILVA, J. dos S. V. da.. |
| As técnicas de sensoriamento remoto aplicadas a imagens de satélite, tem se mostrado eficientes para caracterização e monitoramento ambiental, principalmente para identificação de alvos com pequenas diferenças nas respostas espectrais. Neste contexto, para o mapeamento de diferentes níveis de degradação de pastagens são necessárias as técnicas de sensoriamento remoto associadas a levantamentos de campo. Este trabalho tem por objetivo classificar pastagens com diferentes níveis de degradação no município de Rio Negro, no Estado de Mato Grosso do Sul, utilizando fusão de imagens dos sensores CCD e HRC do satélite CBERS-2B. O mapeamento foi feito por classificação Bhattacharya, por regiões, subsidiada por segmentação e imagem raster gerada por classificador... |
| Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) |
Palavras-chave: Cbers; Fusão de imagens; Classificação de pastagem; Degradação de pastagens; Image fusion; Pasture classification; Pasture degradation. |
| Ano: 2010 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/865155 |
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| CAON, I. L.; BECKER, W. R.; GANASCINI, D.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. de S.; PRUDENTE, V. H. R.; OLDONI, L. V.; ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E.. |
| RESUMO. O uso combinado de sensores com melhor resolução temporal com sensores de melhor resolução espacial, têm permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre. Desse modo destacam-se os algoritmos de predição, que são capazes de unir a melhor resolução espacial de um sensor a melhor resolução temporal de outro. Além das resoluções das imagens, o uso de algoritmos de classificação eficientes é decisivo para se obter elevada acurácia nos mapeamentos. Assim, o objetivo desse trabalho foi comparar os classificadores Random Forest e Máxima Verossimilhança, com diferentes modos de entrada de dados, a fim de definir qual o melhor classificador. Os resultados apontaram que o algoritmo Random Forest apresentou as maiores métricas de acurácia. |
| Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) |
Palavras-chave: Fusão de imagens; STARFM; Classificação de imagens; Cobertura da terra; Algoritmo Random Forest; Image fusion; Image classification; Uso da Terra; Land use; Land cover. |
| Ano: 2019 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1108719 |
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| CAON, I. L.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. S.; OLDONI, L. V.. |
| Resumo. O sensoriamento remoto mostra-se eficiente no mapeamento de grandes áreas geográficas, executado a partir de imagens orbitais. A alta resolução espacial presente em sensores tem permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre, porém a resolução temporal também se mostra importante, devido a constante mudança que ocorre nos ecossistemas. Desse modo os algoritmos de predição se mostram de grande valia, uma vez que são capazes de unir a alta resolução espacial de um sensor a alta resolução temporal de outro. O objetivo deste trabalho foi realizar o mapeamento das áreas de pastagem presentes na extensão do município de São Gabriel do Oeste - MS, bem como avaliar o desempenho de diferentes algoritmos de classificação em diferentes séries... |
| Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) |
Palavras-chave: Sensor orbital; Processamento de imagens; Mineração de dados; Fusão de imagens; Classificação de imagens; Orbital sensor; Image processing; Data mining; Image fusion; Image classification; Sensoriamento Remoto; Remote sensing; Image analysis. |
| Ano: 2018 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1099257 |
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