Melhorias na acurácia do mapeamento por NDVI

• Autor(a) principal: Bragion, Gabriel da Rocha
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7015
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTO; Sensoriamento remoto; Cobertura dos solos; Mapeamento do solo; Remote sensing; Mulching; Soil mapping

Este trabalho propõe um método de classificação supervisionada pela distância de Bhattacharya baseado na utilização do índice de vegetação da diferença normalizada para a classificação supervisionada de lavouras temporárias e remanescentes florestais da mata atlântica e outras classes de uso da terra da bacia hidrográfica do Rio Mourão, Paraná, visando atenuar os efeitos das sazonalidades na classificação. A acurácia global e índice de Kappa do produto gerado pela classificação supervisionada foram de 73,92% e 0,53, respectivamente. Também foram investigadas a acurácia do usuário, a fiabilidade do produtor e o índice de Kappa condicional. Os resultados mostraram que o método apresenta um excelente desempenho para a diferenciação de coberturas florestais (k = 76,94), lavouras temporárias (k = 0,89) e água (k = 0,87).