Cartografia de ocupação do solo com imagens MERIS: uma abordagem exploratória com classificação não assistida

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bandeira, Pedro Maria de Araújo Leitão
Data de Publicação: 2008
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/2427
Resumo: Dissertação apresentada como requisito parcial para a obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica
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spelling Cartografia de ocupação do solo com imagens MERIS: uma abordagem exploratória com classificação não assistidaCartografia de ocupação do soloClassificação não assistidaDetecção remotaISODATAMERISLand cover cartographyUnsupervised classificationRemote sensingDissertação apresentada como requisito parcial para a obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação GeográficaDispor de uma cartografia de ocupação do solo actualizada é da maior importância para diversas áreas. O sensor MERIS, operacional desde 2002, dispõe de uma resolução espacial média bem como de elevada resolução temporal e espectral, características essas que o tornam apetecível como fornecedor da informação necessária à rápida criação ou actualização de cartografia de ocupação do solo. No presente trabalho fez-se uma abordagem exploratória de utilização de uma série temporal intra-anual com três, quatro e cinco imagens e avaliou-se a sua adequação para elaboração de cartografia de ocupação do solo com o detalhe requerido pela legenda LANDEO simplificada com 19 classes com base numa classificação não assistida. Foi utilizado o algoritmo de classificação ISODATA para a geração de 100 clusters espectrais e foi depois feita a sua correspondência com as 19 classes de ocupação em jogo. A qualidade dos resultados obtidos não foi a suficiente para a utilização de uma legenda com as 19 classes do LANDEO simplificado. Para 17 classes de ocupação obtiveram-se exactidões globais de 62,3% para a classificação e de 43,5% para o mapa. Após a agregação das classes tematicamente próximas e com maior confusão entre si chegou-se a 12 classes de ocupação com exactidões globais de 71,8% para a classificação e de 50,3% para o mapa.Caetano, Mário Sílvio Rochinha de AndradeRUNBandeira, Pedro Maria de Araújo Leitão2010-01-14T18:30:39Z2008-03-252008-03-25T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/2427porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T03:32:37Zoai:run.unl.pt:10362/2427Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:15:08.670368Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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