COMPARAÇÃO DA CLASSIFICAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA EM IMAGENS LANDSAT-8 E SENTINEL-2 NO CERRADO MARANHENSE
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Data de Publicação: | 2023 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
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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. |
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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 |
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