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1. Identity statement
Reference TypeJournal Article
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Holder Codeisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identifier8JMKD3MGP3W34P/3LQJQ6B
Repositorysid.inpe.br/mtc-m21b/2016/06.03.13.00
Last Update2016:06.03.13.01.18 (UTC) simone
Metadata Repositorysid.inpe.br/mtc-m21b/2016/06.03.13.00.18
Metadata Last Update2018:06.04.02.40.51 (UTC) administrator
ISSN0560-4613
1808-0936
Citation KeySchultzFoEbSaOlLu:2016:ClOrOb
TitleClassificação orientada a objetos em imagens multitemporais Landsat aplicada na identificação de cana-de-açúcar e soja
Year2016
Access Date2024, May 18
Type of Workjournal article
Secondary TypePRE PN
Number of Files1
Size1160 KiB
2. Context
Author1 Schultz, Bruno
2 Formaggio, Antonio Roberto
3 Eberhardt, Isaque Daniel Rocha
4 Sanches, Ieda Del'Arco
5 Oliveira, Júlio Cesar de
6 Luiz, Alfredo José Barreto
Resume Identifier1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGJQ
Group1 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3
4 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Affiliation1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade de Brasília (UnB)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Universidade Fedral de Viçosa (UFV)
6 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
Author e-Mail Address1 schultz@dsr.inpe.br
2 formag@ltid.inpe.br
3 isaquedanielre@hotmail.com
4 ieda@dsr.inpe.br
5 oliveirajc@ufv.br
6 alfredo.luiz@embrapa.br
JournalRevista Brasileira de Cartografia
Volume68
Number1
Pages131-143
Secondary MarkA2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA A2_ARQUITETURA_E_URBANISMO B1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B2_GEOCIÊNCIAS B3_ENGENHARIAS_I B4_ENGENHARIAS_III B4_CIÊNCIAS_SOCIAIS_APLICADAS_I B5_ENGENHARIAS_IV B5_ENGENHARIAS_II B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_BIODIVERSIDADE C_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS C_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
History (UTC)2016-06-03 13:00:19 :: simone -> administrator ::
2016-06-03 13:00:19 :: administrator -> simone :: 2016
2016-06-03 13:01:18 :: simone -> administrator :: 2016
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2016-07-08 16:30:13 :: simone -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:40:51 :: administrator -> simone :: 2016
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
Content TypeExternal Contribution
Version Typepublisher
KeywordsSegmentação
IAVAS
Mapeamento de Cana-de-Açúcar e Soja
Segmentation
IAVAS
Sugarcane and Soybean Mapping
AbstractA presente pesquisa teve por objetivo avaliar a potencialidade de dados multitemporais Landsat para classifi cação de cana-de-açúcar e de soja, conjuntamente, quando realizada via Análise de Imagens Orientada a Objetos (OBIA/ Random Forest). Foi utilizado um segmentador multi-resolução (SM) para gerar os polígonos (objetos). Um conjunto de 500 segmentações foi criado pela variação dos parâmetros Fe (fator de escala), Fm (forma) e Cp (compacidade), e avaliado pelo Índice de Avaliação da Segmentação (IAVAS). Da segmentação que obteve menor IAVAS, foram extraídos os atributos espectrais das médias e desvios-padrão das bandas TM/Landsat-5 [setembro (S) e outubro (O) do ano 2000] e ETM+/Landsat-7 [fevereiro (F) e março (M) do ano 2001] dos objetos, e seus NDVIs. Estes atributos foram inseridos no algoritmo Random Forest (RF) e as exatidões das classifi cações foram testadas quanto ao uso dos seguintes conjuntos de datas: SOFM; SFM; OFM; SOF; FM; OF; SF; e F. O IAVAS defi niu Fe (35), Fm (30) e Cp (50) como melhores parâmetros de segmentação. As melhores exatidões de classifi cação Random Forest situaram-se em torno de 86%. Duas datas produziram melhor resultado que apenas uma, entretanto, o uso de mais de duas não produziu melhora signifi cativa na exatidão fi nal da classificação. ABSTRACT: This research aimed to evaluate the potential of multi-temporal Landsat data for sugarcane and soybean classifi cation, together, when used through Object-Based Image Analysis (OBIA/Random Forest). It was used a multi-resolution segmenting (SM) to generate the objects. A set of 500 segmentations was created varying the Fe parameters (scale factor), Fm (shape) and Cp (compactness), and evaluated by Index for the Evaluation of Segmentation (IAVAS). At the segmentation that obtained the lowest IAVAS, were extracted the spectral attributes of means and standard deviations of bands TM / Landsat-5 [September (S) and October (O) of the year 2000] and ETM + / Landsat-7 [February (F) and March (M) for the year 2001] of the objects, and their NDVIs. These attributes were inserted into the algorithm Random Forest (RF) and accuracies were tested using the following set of dates: (SOFM); (SFM and OFM); (FM, OF and SF); and (F). The IAVAS defi nes Fe (35), Fm (30) and Cp (50) as the best segmentation parameters for the study area. The best classifi cation accuracies are situated around 86%. Two dates produced better results than just one, however the use of more than two failed to produce a signifi cant improvement in the fi nal classifi cation accuracy.
AreaSRE
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Arrangement 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Classificação orientada a...
doc Directory Contentaccess
source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Content
agreement.html 03/06/2016 10:00 1.0 KiB 
4. Conditions of access and use
data URLhttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3LQJQ6B
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Languagept
Target Fileschultz_classificacao.pdf
User Groupsimone
Reader Groupadministrator
simone
Visibilityshown
Archiving Policyallowpublisher allowfinaldraft
Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
Linking8JMKD3MGP3W34P/3L9BUQ5
Mirror Repositoryurlib.net/www/2011/03.29.20.55
Next Higher Units8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Citing Item Listsid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 4
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DisseminationPORTALCAPES
Host Collectionsid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notes
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