COMPARAÇÃO DA CLASSIFICAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA EM IMAGENS LANDSAT-8 E SENTINEL-2 NO CERRADO MARANHENSE

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pereira, Paulo Roberto Mendes
Data de Publicação: 2023
Outros Autores: Navarro de Oliveira, Mariana Monteiro, Bolfe, Edson Luis, Macarringue, Lucrêncio Silvestre
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Geo UERJ
Texto Completo: https://www.e-publicacoes.uerj.br/geouerj/article/view/66306
Resumo: Os mapas de uso e cobertura da terra são instrumentos basilares para a compreensão detalhada dos padrões da organização do espaço, instrumento essencial para o gerenciamento agroambiental. Este artigo objetivou comparar e avaliar a precisão da classificação digital de uso e cobertura das terras no cerrado maranhense, a partir de imagens OLI (Operational Terra Imager) do Landsat-8 e MSI (Multispectral Instrument) do Sentinel-2. As imagens analisadas são de 2021, as quais foram pré-processadas, segmentadas e classificadas utilizado o algoritmo Random Forest. As análises mostraram que ambas as classificações foram qualificadas como “muito bom”, obtendo-se Índice Kappa (0,706) e Exatidão Global (76%) para as imagens OLI e Índice Kappa (0,775) e Exatidão Global (84%) para as imagens MSI. Os resultados obtidos podem subsidiar o planejamento e execução de novos mapeamentos e monitoramentos agrícolas no Cerrado, contribuindo com as tomadas de decisão de grupos de pesquisa.
id UERJ-21_5a3ee49ea1c55c551ff1f1e6d795f5c8
oai_identifier_str oai:ojs.www.e-publicacoes.uerj.br:article/66306
network_acronym_str UERJ-21
network_name_str Geo UERJ
repository_id_str
spelling COMPARAÇÃO DA CLASSIFICAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA EM IMAGENS LANDSAT-8 E SENTINEL-2 NO CERRADO MARANHENSEclassificação digital. cerrado. aprendizado de máquina. dados multifontes. Balsas-MAOs mapas de uso e cobertura da terra são instrumentos basilares para a compreensão detalhada dos padrões da organização do espaço, instrumento essencial para o gerenciamento agroambiental. Este artigo objetivou comparar e avaliar a precisão da classificação digital de uso e cobertura das terras no cerrado maranhense, a partir de imagens OLI (Operational Terra Imager) do Landsat-8 e MSI (Multispectral Instrument) do Sentinel-2. As imagens analisadas são de 2021, as quais foram pré-processadas, segmentadas e classificadas utilizado o algoritmo Random Forest. As análises mostraram que ambas as classificações foram qualificadas como “muito bom”, obtendo-se Índice Kappa (0,706) e Exatidão Global (76%) para as imagens OLI e Índice Kappa (0,775) e Exatidão Global (84%) para as imagens MSI. Os resultados obtidos podem subsidiar o planejamento e execução de novos mapeamentos e monitoramentos agrícolas no Cerrado, contribuindo com as tomadas de decisão de grupos de pesquisa.Universidade do Estado do Rio de Janeiro2023-05-12info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://www.e-publicacoes.uerj.br/geouerj/article/view/6630610.12957/geouerj.2023.66306Geo UERJ; n. 42 (2023): Dossiê XIX SBGFA - Antropoceno: das transformações às metamorfoses das paisagens e do mundo; e663061981-90211415-7543reponame:Geo UERJinstname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)instacron:UERJporhttps://www.e-publicacoes.uerj.br/geouerj/article/view/66306/45940Copyright (c) 2023 Paulo Roberto Mendes Pereira, Mariana Monteiro Navarro de Oliveira, Edson Luis Bolfe, Lucrêncio Silvestre Macarringueinfo:eu-repo/semantics/openAccessPereira, Paulo Roberto MendesNavarro de Oliveira, Mariana MonteiroBolfe, Edson LuisMacarringue, Lucrêncio Silvestre2023-08-31T23:24:06Zoai:ojs.www.e-publicacoes.uerj.br:article/66306Revistahttps://www.e-publicacoes.uerj.br/index.php/geouerjPUBhttps://www.e-publicacoes.uerj.br/index.php/geouerj/oaitunesregina@gmail.com || ppeuerj@eduerj.uerj.br || geouerj.revista@gmail.com || glauciomarafon@hotmail.com1981-90211415-7543opendoar:2023-08-31T23:24:06Geo UERJ - Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)false
dc.title.none.fl_str_mv COMPARAÇÃO DA CLASSIFICAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA EM IMAGENS LANDSAT-8 E SENTINEL-2 NO CERRADO MARANHENSE
title COMPARAÇÃO DA CLASSIFICAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA EM IMAGENS LANDSAT-8 E SENTINEL-2 NO CERRADO MARANHENSE
spellingShingle COMPARAÇÃO DA CLASSIFICAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA EM IMAGENS LANDSAT-8 E SENTINEL-2 NO CERRADO MARANHENSE
Pereira, Paulo Roberto Mendes
classificação digital. cerrado. aprendizado de máquina. dados multifontes. Balsas-MA
title_short COMPARAÇÃO DA CLASSIFICAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA EM IMAGENS LANDSAT-8 E SENTINEL-2 NO CERRADO MARANHENSE
title_full COMPARAÇÃO DA CLASSIFICAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA EM IMAGENS LANDSAT-8 E SENTINEL-2 NO CERRADO MARANHENSE
title_fullStr COMPARAÇÃO DA CLASSIFICAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA EM IMAGENS LANDSAT-8 E SENTINEL-2 NO CERRADO MARANHENSE
title_full_unstemmed COMPARAÇÃO DA CLASSIFICAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA EM IMAGENS LANDSAT-8 E SENTINEL-2 NO CERRADO MARANHENSE
title_sort COMPARAÇÃO DA CLASSIFICAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA EM IMAGENS LANDSAT-8 E SENTINEL-2 NO CERRADO MARANHENSE
author Pereira, Paulo Roberto Mendes
author_facet Pereira, Paulo Roberto Mendes
Navarro de Oliveira, Mariana Monteiro
Bolfe, Edson Luis
Macarringue, Lucrêncio Silvestre
author_role author
author2 Navarro de Oliveira, Mariana Monteiro
Bolfe, Edson Luis
Macarringue, Lucrêncio Silvestre
author2_role author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Pereira, Paulo Roberto Mendes
Navarro de Oliveira, Mariana Monteiro
Bolfe, Edson Luis
Macarringue, Lucrêncio Silvestre
dc.subject.por.fl_str_mv classificação digital. cerrado. aprendizado de máquina. dados multifontes. Balsas-MA
topic classificação digital. cerrado. aprendizado de máquina. dados multifontes. Balsas-MA
description Os mapas de uso e cobertura da terra são instrumentos basilares para a compreensão detalhada dos padrões da organização do espaço, instrumento essencial para o gerenciamento agroambiental. Este artigo objetivou comparar e avaliar a precisão da classificação digital de uso e cobertura das terras no cerrado maranhense, a partir de imagens OLI (Operational Terra Imager) do Landsat-8 e MSI (Multispectral Instrument) do Sentinel-2. As imagens analisadas são de 2021, as quais foram pré-processadas, segmentadas e classificadas utilizado o algoritmo Random Forest. As análises mostraram que ambas as classificações foram qualificadas como “muito bom”, obtendo-se Índice Kappa (0,706) e Exatidão Global (76%) para as imagens OLI e Índice Kappa (0,775) e Exatidão Global (84%) para as imagens MSI. Os resultados obtidos podem subsidiar o planejamento e execução de novos mapeamentos e monitoramentos agrícolas no Cerrado, contribuindo com as tomadas de decisão de grupos de pesquisa.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-05-12
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.e-publicacoes.uerj.br/geouerj/article/view/66306
10.12957/geouerj.2023.66306
url https://www.e-publicacoes.uerj.br/geouerj/article/view/66306
identifier_str_mv 10.12957/geouerj.2023.66306
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://www.e-publicacoes.uerj.br/geouerj/article/view/66306/45940
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade do Estado do Rio de Janeiro
publisher.none.fl_str_mv Universidade do Estado do Rio de Janeiro
dc.source.none.fl_str_mv Geo UERJ; n. 42 (2023): Dossiê XIX SBGFA - Antropoceno: das transformações às metamorfoses das paisagens e do mundo; e66306
1981-9021
1415-7543
reponame:Geo UERJ
instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)
instacron:UERJ
instname_str Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)
instacron_str UERJ
institution UERJ
reponame_str Geo UERJ
collection Geo UERJ
repository.name.fl_str_mv Geo UERJ - Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)
repository.mail.fl_str_mv tunesregina@gmail.com || ppeuerj@eduerj.uerj.br || geouerj.revista@gmail.com || glauciomarafon@hotmail.com
_version_ 1799317531639414784