| 1. Identity statement | |
| Reference Type | Journal Article |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Holder Code | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identifier | 8JMKD3MGP3W/45U858Q |
| Repository | sid.inpe.br/plutao/2021/12.09.14.40.34 (restricted access) |
| Last Update | 2021:12.15.12.10.16 (UTC) lattes |
| Metadata Repository | sid.inpe.br/plutao/2021/12.09.14.40.35 |
| Metadata Last Update | 2022:04.03.22.27.15 (UTC) administrator |
| DOI | 10.5016/estgeo.v19i3.16254 |
| ISSN | 1517-543X |
| Label | lattes: 8609036872819243 2 BrazKörtMartBraz:2021:GEMiDa |
| Citation Key | BrazKörtMartBraz:2021:GEMiDa |
| Title | GEOBIA e mineração de dados para classificação de imagens de altíssima resolução espacial  |
| Year | 2021 |
| Access Date | 2024, May 19 |
| Type of Work | journal article |
| Secondary Type | PRE PN |
| Number of Files | 1 |
| Size | 1219 KiB |
| 2. Context | |
| Author | 1 Braz, Adalto Moreira 2 Körting, Thales Sehn 3 Martins, Alécio Perini 4 Braz, Amanda Moreira |
| Group | 1 2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR |
| Affiliation | 1 Universidade Federal de Goiás (UFG) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Universidade Federal de Goiás (UFG) 4 Universidade Federal do Mato Grosso do Sul (UFSM) |
| Author e-Mail Address | 1 adaltobraz.geografia@gmail.com 2 thales.korting.@inpe.br 3 alecioperini@ufg.br 4 amandabraz.geo@gmail.com |
| Journal | Estudos Geográficos |
| Volume | 19 |
| Number | 3 |
| Pages | 209-224 |
| History (UTC) | 2021-12-15 12:10:17 :: lattes -> administrator :: 2021 2022-04-03 22:27:15 :: administrator -> simone :: 2021 |
| 3. Content and structure | |
| Is the master or a copy? | is the master |
| Content Stage | completed |
| Transferable | 1 |
| Content Type | External Contribution |
| Version Type | publisher |
| Keywords | VANT Sensoriamento Remoto ARP Drone Cobertura da Terra UAV Remote Sensing RPA Drone Land Cover |
| Abstract | Este trabalho apresenta os resultados de classificação (GEOBIA e mineração de dados) para a cobertura da terra em imagens de altíssima resolução espacial, além de apresentar uma discussão sobre a viabilidade de classificações supervisionadasem imagens obtidas por VANT. A área teste inclui duas quadras e uma área verde na cidade de Jataí (GO), imageadas com um Drone DJI Phantom 4 Advanced em 29/10/2018. O processamento foi realizado a partir do SIG TerraView 5.3.3 plugin GeoDMA 2.0,com resultados comparados a classificadores disponibilizados pelo SIGArcGIS 10.6.1®. A mineração de dados foi a técnica mais adequada para a classificação, apresentando uma matriz com taxa de acerto superior a 82%, concordância excelente apesar dos erros identificados. No processo de classificação supervisionada, foi obtido um acerto de 69% e, na classificação não supervisionada, o acerto foi de 44%.Os resultados da GEOBIA/mineração de dados foram considerados satisfatórios (Kappa igual a 82%), quando comparados aoutros classificadores (regão e pixel a pixel), mas ainda exigindo atividades de pós-classificação para correção das confusões apresentadas. ABSTRACT: In this paper we present the classification results (GEOBIA and data mining) for land cover inhigh spatial resolution images, besides presenting a discussion about the viability of supervised classifications in UAV images. The study area includes two blocks and a green area in the city of Jataí, Goiás state, Brazil. The images were obtained with a DJI Phantom 4 Advanced Drone in 2019/10/29. Processing was performed using the GIS TerraView 5.3.3plugin GeoDMA 2.0, and the results were compared to well known classification algorithms provided by ArcGIS 10.6.1®. Data mining was the most appropriate technique for classification, presenting a matrix with an overall accuracy (OA) higher than 82%, which we consider as an excellent agreement despite minor errors. In the supervised classification process, we obtained 69% OA (substantial agreement) and 44% OA (moderate agreement) in the unsupervised classification.The results of GEOBIA/data mining were considered satisfactory (Kappa is equal to 82%) when compared to other classifiers (region and pixel by pixel), but still requiring post-classification activities to correct the confusion presented. |
| Area | SRE |
| Arrangement | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > GEOBIA e mineração... |
| doc Directory Content | access |
| source Directory Content | there are no files |
| agreement Directory Content | there are no files |
| 4. Conditions of access and use | |
| Language | pt |
| Target File | Braz_geobia.pdf |
| User Group | lattes |
| Reader Group | administrator lattes |
| Visibility | shown |
| Read Permission | deny from all and allow from 150.163 |
| Update Permission | not transferred |
| 5. Allied materials | |
| Next Higher Units | 8JMKD3MGPCW/46KUATE |
| Citing Item List | sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 1 |
| Dissemination | PORTALCAPES |
| Host Collection | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notes | |
| Empty Fields | alternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url |
| 7. Description control | |
| e-Mail (login) | simone |
| update | |