| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | mtc-m16b.sid.inpe.br |
| Identificador | 8JMKD3MGPDW34M/46TDL68 |
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m16b/2022/05.19.19.13 |
| Última Atualização | 2022:05.19.19.13.40 (UTC) simone |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m16b/2022/05.19.19.13.40 |
| Última Atualização dos Metadados | 2022:06.02.14.01.08 (UTC) administrator |
| Chave de Citação | CaonMeAnCaMeOl:2018:MaPaMe |
| Título | Mapeamento de pastagens por meio da classificação da fusão de imagens Landsat-8/OLI e MODIS no município de São Gabriel do Oeste - MS  |
| Ano | 2018 |
| Data de Acesso | 26 dez. 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 465 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Caon, Ivã Luis 2 Mercante, Erivelto 3 Antunes, João Francisco Gonçalves 4 Cattani, Carlos Eduardo Vizzotto 5 Mendes, Isaque Souza 6 Oldoni, Lucas Volochen |
| Grupo | 1 2 3 4 5 6 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR |
| Afiliação | 1 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE) 2 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE) 3 Embrapa Informática Agropecuária 4 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE) 5 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 iva.caon@unioeste.br 2 erivelto.mercante@unioeste.br 3 joao.antunes@embrapa.br 4 carlos.cattani@unioeste.br 5 isaque.mendes@unioeste.br 6 lucasoldoni@outlook.com |
| Editor | Silva, João dos Santos Vila da Namikawa, Laércio Massaru |
| Nome do Evento | Simpósio de Geotecnologias no Pantanal 7, (GEOPANTANAL) |
| Localização do Evento | Jardim |
| Data | 20-24 out. 2018 |
| Editora (Publisher) | Embrapa Informática Agropecuária, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Cidade da Editora | Campinas, São José dos Campos. |
| Páginas | 686-694 |
| Título do Livro | Anais |
| Histórico (UTC) | 2022-05-19 19:14:09 :: simone -> administrator :: 2018 2022-06-02 14:01:08 :: administrator -> simone :: 2018 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Palavras-Chave | sensoriamento remoto sensor orbital processamento de imagens mineração de dados fusão de imagens classificação de imagens remote sensing orbital sensor image processing data mining image fusion image classification |
| 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 temporais, sendo uma composta apenas de imagens Landsat e outra composta de imagens geradas pelo algoritmo de predição STARFM (Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model). Sendo que o algoritmo Random Forest, na série temporal composta pelas imagens geradas pelo algoritmo STARFM e com a adição de métricas fenológicas apresentou as melhores acurácias, obtendo índice Kappa superior a 0,85 e exatidão global superior a 92,5%. ABSTRACT: Remote sensing is efficient in the mapping of large geographic areas, executed from orbital images. The high spatial resolution present in sensors has allowed the detailed mapping of the terrestrial surface, but the temporal resolution is also important due to the constant change that occurs in the ecosystems. In this way the prediction algorithms prove to be of great value, since they are capable of joining the high spatial resolution of one sensor with high temporal resolution of another. The objective of this work was to map the pasture areas present in the extension of São Gabriel do Oeste - MS, as well as to evaluate the performance of different classification algorithms in different time series, one composed only of Landsat images and another composed of images generated by the STARFM (Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model) prediction algorithm. The Random Forest algorithm, in the time series composed of the images generated by the STARFM algorithm and the addition of phenological metrics, showed the best accuracy, obtaining a Kappa index higher than 0.85 and a global accuracy greater than 92.5%. |
| Área | SRE |
| Tipo | Fauna e Vegetação |
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Mapeamento de pastagens... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34M/46TDL68 |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34M/46TDL68 |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | p99.pdf |
| Grupo de Usuários | simone |
| Visibilidade | shown |
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.19 |
| Detentor dos Direitos | originalauthor yes |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Repositório Espelho | sid.inpe.br/mtc-m17@80/2006/12.08.10.39 |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/46KUATE |
| Acervo Hospedeiro | cptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition format holdercode isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor shorttitle sponsor tertiarymark tertiarytype url versiontype volume |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | simone |
| atualizar | |