Métodos de classificação supervisionada de imagens de satélite aplicadas no mapeamento do uso do solo na bacia hidrográfica do Ribeirão Santo Antônio, São Manuel, SP

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: GONÇALVES, Aline Kuramoto
Data de Publicação: 2015
Outros Autores: SILVEIRA, Gabriel Rondia Pupo da, BARROS, Zacarias Xavier de, CAMPOS, Sergio
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Geosaberes
Texto Completo: http://www.geosaberes.ufc.br/geosaberes/article/view/364
Resumo: Este estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos métodos de classificação de imagens digitais, utilizando técnicas de geoprocessamento. A área de estudo está localizada na bacia hidrográfica do Ribeirão Santo Antônio, em São Manuel, São Paulo, Brasil. Para isso, foram utilizadas as técnicas de contidas no Sistema de Informação Geográfica (SIG) - IDRISI, juntamente com o uso de mapas digitais, publicado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE, na escala 1: 50.000 e imagens de satélite LANDSAT - 8 (2014) do sensor Operational Land Imager (OLI), obtidas pelo Glovis. Assim observo- se resultados da avaliação da precisão da classificação foram o que a classificação paralelepípedo foi ruim e do MaxVer foi regular, de acordo com as classificações algoritmo , com kappa 0,2242 e 0,3322 , respectivamente . Os métodos utilizados na discriminação das áreas cultivadas com diferentes estágios de plantio da cana- de – açúcar influenciaram na reflectância de outras classes. Palavras- chave: Geoprocessamento; Sensoriamento Remoto; Bacia Hidrográfica.
id UFC-8_71ec435bb58787f9ac410906445de7e2
oai_identifier_str oai:geosaberes.www.geosaberes.ufc.br:article/364
network_acronym_str UFC-8
network_name_str Geosaberes
repository_id_str
spelling Métodos de classificação supervisionada de imagens de satélite aplicadas no mapeamento do uso do solo na bacia hidrográfica do Ribeirão Santo Antônio, São Manuel, SPGEOPROCESSAMENTO APLICADO E LAND CHANGE SCIENCE NA AMÉRICA LATINAGeoprocessamento; Sensoriamento Remoto; Bacia Hidrográfica.Este estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos métodos de classificação de imagens digitais, utilizando técnicas de geoprocessamento. A área de estudo está localizada na bacia hidrográfica do Ribeirão Santo Antônio, em São Manuel, São Paulo, Brasil. Para isso, foram utilizadas as técnicas de contidas no Sistema de Informação Geográfica (SIG) - IDRISI, juntamente com o uso de mapas digitais, publicado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE, na escala 1: 50.000 e imagens de satélite LANDSAT - 8 (2014) do sensor Operational Land Imager (OLI), obtidas pelo Glovis. Assim observo- se resultados da avaliação da precisão da classificação foram o que a classificação paralelepípedo foi ruim e do MaxVer foi regular, de acordo com as classificações algoritmo , com kappa 0,2242 e 0,3322 , respectivamente . Os métodos utilizados na discriminação das áreas cultivadas com diferentes estágios de plantio da cana- de – açúcar influenciaram na reflectância de outras classes. Palavras- chave: Geoprocessamento; Sensoriamento Remoto; Bacia Hidrográfica.Universidade Federal do Ceará2015-07-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://www.geosaberes.ufc.br/geosaberes/article/view/364Geosaberes; Vol 6 No 1 (2015): SPECIAL EDITION - CLAG (2015) - july - Dec; 52 - 62Geosaberes; Vol 6 No 1 (2015): SPECIAL EDITION - CLAG (2015) - july - Dec; 52 - 62Geosaberes; Vol 6 No 1 (2015): SPECIAL EDITION - CLAG (2015) - july - Dec; 52 - 622178-0463reponame:Geosaberesinstname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCporhttp://www.geosaberes.ufc.br/geosaberes/article/view/364/277GONÇALVES, Aline KuramotoSILVEIRA, Gabriel Rondia Pupo daBARROS, Zacarias Xavier deCAMPOS, Sergioinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-01-06T19:02:08Zoai:geosaberes.www.geosaberes.ufc.br:article/364Revistahttp://www.geosaberes.ufc.br/geosaberes/PUBhttp://www.geosaberes.ufc.br/geosaberes/oaigeosaberes@ufc.br||jose.z.candido@gmail.com||fabiomoria@yahoo.com.br2178-04632178-0463opendoar:2018-01-06T19:02:08Geosaberes - Universidade Federal do Ceará (UFC)false
dc.title.none.fl_str_mv Métodos de classificação supervisionada de imagens de satélite aplicadas no mapeamento do uso do solo na bacia hidrográfica do Ribeirão Santo Antônio, São Manuel, SP
title Métodos de classificação supervisionada de imagens de satélite aplicadas no mapeamento do uso do solo na bacia hidrográfica do Ribeirão Santo Antônio, São Manuel, SP
spellingShingle Métodos de classificação supervisionada de imagens de satélite aplicadas no mapeamento do uso do solo na bacia hidrográfica do Ribeirão Santo Antônio, São Manuel, SP
GONÇALVES, Aline Kuramoto
GEOPROCESSAMENTO APLICADO E LAND CHANGE SCIENCE NA AMÉRICA LATINA
Geoprocessamento; Sensoriamento Remoto; Bacia Hidrográfica.
title_short Métodos de classificação supervisionada de imagens de satélite aplicadas no mapeamento do uso do solo na bacia hidrográfica do Ribeirão Santo Antônio, São Manuel, SP
title_full Métodos de classificação supervisionada de imagens de satélite aplicadas no mapeamento do uso do solo na bacia hidrográfica do Ribeirão Santo Antônio, São Manuel, SP
title_fullStr Métodos de classificação supervisionada de imagens de satélite aplicadas no mapeamento do uso do solo na bacia hidrográfica do Ribeirão Santo Antônio, São Manuel, SP
title_full_unstemmed Métodos de classificação supervisionada de imagens de satélite aplicadas no mapeamento do uso do solo na bacia hidrográfica do Ribeirão Santo Antônio, São Manuel, SP
title_sort Métodos de classificação supervisionada de imagens de satélite aplicadas no mapeamento do uso do solo na bacia hidrográfica do Ribeirão Santo Antônio, São Manuel, SP
author GONÇALVES, Aline Kuramoto
author_facet GONÇALVES, Aline Kuramoto
SILVEIRA, Gabriel Rondia Pupo da
BARROS, Zacarias Xavier de
CAMPOS, Sergio
author_role author
author2 SILVEIRA, Gabriel Rondia Pupo da
BARROS, Zacarias Xavier de
CAMPOS, Sergio
author2_role author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv GONÇALVES, Aline Kuramoto
SILVEIRA, Gabriel Rondia Pupo da
BARROS, Zacarias Xavier de
CAMPOS, Sergio
dc.subject.por.fl_str_mv GEOPROCESSAMENTO APLICADO E LAND CHANGE SCIENCE NA AMÉRICA LATINA
Geoprocessamento; Sensoriamento Remoto; Bacia Hidrográfica.
topic GEOPROCESSAMENTO APLICADO E LAND CHANGE SCIENCE NA AMÉRICA LATINA
Geoprocessamento; Sensoriamento Remoto; Bacia Hidrográfica.
description Este estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos métodos de classificação de imagens digitais, utilizando técnicas de geoprocessamento. A área de estudo está localizada na bacia hidrográfica do Ribeirão Santo Antônio, em São Manuel, São Paulo, Brasil. Para isso, foram utilizadas as técnicas de contidas no Sistema de Informação Geográfica (SIG) - IDRISI, juntamente com o uso de mapas digitais, publicado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE, na escala 1: 50.000 e imagens de satélite LANDSAT - 8 (2014) do sensor Operational Land Imager (OLI), obtidas pelo Glovis. Assim observo- se resultados da avaliação da precisão da classificação foram o que a classificação paralelepípedo foi ruim e do MaxVer foi regular, de acordo com as classificações algoritmo , com kappa 0,2242 e 0,3322 , respectivamente . Os métodos utilizados na discriminação das áreas cultivadas com diferentes estágios de plantio da cana- de – açúcar influenciaram na reflectância de outras classes. Palavras- chave: Geoprocessamento; Sensoriamento Remoto; Bacia Hidrográfica.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-07-01
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 http://www.geosaberes.ufc.br/geosaberes/article/view/364
url http://www.geosaberes.ufc.br/geosaberes/article/view/364
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv http://www.geosaberes.ufc.br/geosaberes/article/view/364/277
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 Federal do Ceará
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Ceará
dc.source.none.fl_str_mv Geosaberes; Vol 6 No 1 (2015): SPECIAL EDITION - CLAG (2015) - july - Dec; 52 - 62
Geosaberes; Vol 6 No 1 (2015): SPECIAL EDITION - CLAG (2015) - july - Dec; 52 - 62
Geosaberes; Vol 6 No 1 (2015): SPECIAL EDITION - CLAG (2015) - july - Dec; 52 - 62
2178-0463
reponame:Geosaberes
instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)
instacron:UFC
instname_str Universidade Federal do Ceará (UFC)
instacron_str UFC
institution UFC
reponame_str Geosaberes
collection Geosaberes
repository.name.fl_str_mv Geosaberes - Universidade Federal do Ceará (UFC)
repository.mail.fl_str_mv geosaberes@ufc.br||jose.z.candido@gmail.com||fabiomoria@yahoo.com.br
_version_ 1798329642276356096

Registros relacionados