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XIX SBSR

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Resumo	(*)(?)	Linear Spectral Mixture Models (MLME) have been widely used for equating the proportion of components within a mixed pixel. However, some authors have investigated using nonlinear Spectral Mixture (MNLME) in modeling these components. In this study, the MLME was compared with MNLME which run through a supervised MLP (Multilayer Perceptrons) network where TM / Landsat (30m) data were used as input layer. Data used as output layer included the proportion of the components obtained from a Rapideye scene (5m) considering two situations: the proportion of components (shade, vegetation and sand) after MaxVer classification and the proportion of components after application of the MLME in the Rapideye image. The choice of the best model was based on the total mean absolute error, with the MLME having provided a better fit of the proportions of mixed pixel.
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