XIX SBSR
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Artigo em Evento (Conference Proceedings)
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v
1° Autor
(*)
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Grupo (1° Autor)
COCRE
CRCRA
CRCRN
CRCRS
SEPAN
YYY
ZZZ
CGCEA
DIDAE
DIDAS
DIDGE
SESLB
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AST
CAP
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CMS
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GES
GESAST
GESATM
MET
PCP
SER
Afiliação (1° Autor)
e-Mail (1° Autor)
2° Autor
(*)
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Grupo (2° Autor)
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CAP
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GES
GESAST
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SER
Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
3° Autor
(*)
(?)
Grupo (3° Autor)
COCRE
CRCRA
CRCRN
CRCRS
SEPAN
YYY
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CGCEA
DIDAE
DIDAS
DIDGE
SESLB
YYY
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COGCT
SESPO
SESPR
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CGCPT
DIDMD
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SESAA
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YYY
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COCRC
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COCST
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COCTE
LABAC
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COCBS
DIDEA
DIDMC
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COPMM
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YYY
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CAP
CMC
CMS
CSE
CST
GES
GESAST
GESATM
MET
PCP
SER
Afiliação (3° Autor)
e-Mail (3° Autor)
Páginas
(*)
Tipo Secundário
Evento Nacional
Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trabalho Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional - Trabalho Externo
Palavras-Chave
(*)
(?)
Resumo
(*)
(?)
The present work is committed to conduct a comparative analysis between two supervised classifiers, Maximum Likelihood and Support Vector Machine, respectively parametric and non-parametric, for the classification of vegetal physiognomies using very high spatial resolution imagery, emphasizing the gain in performance with the accordingly increase in the number of attributes. The database consisted of pan-sharpened QuickBird images and transformed images derived from the original bands besides relief data obtained from the TOPODATA Project. The study area extends over a surface of 16 km2 and is located within the municipality of Nova Friburgo, in the mountainous region of Rio de Janeiro state. In total, four experiments were accomplished all of them combining the adopted classifier with a different number of attributes. In the first two experiments, only the four QuickBird spectral bands, previously subject to geometric and radiometric corrections, were used. In the remainder two experiments, eighteen input bands were employed. The Kappa indices obtained with the Maximum Likelihood classifier lied between 0.64 and 0.66, while those obtained for the Support Vector Machine ranged from 0.52 to 0.80. Considering the attained results, we concluded that the number of input bands does not meaningfully increase the accuracy of the Maximum Likelihood classifier, whereas this factor greatly influences the Support Vector Machine performance.
Tema
(*)
Análise de séries temporais de imagens de satélite
Aquacultura
Áreas úmidas
Cartografia e fotogrametria
Classificação e mineração de dados
Degradação de florestas
Educação
Floresta e outros tipos de vegetação
Geologia
Geomorfologia
Geoprocessamento e aplicações
Hidrologia
LIDAR: sensores e aplicações
Meteorologia e climatologia
Modelagem espacial
Monitoramento e modelagem ambiental
Mudança de uso e cobertura da Terra
Mudanças climáticas
Oceanografia
Poluição
Processamento de imagens
Produção e previsão agrícola
Saúde
Sensoriamento remoto de águas interiores
Sensoriamento remoto de microondas
Sensoriamento remoto hiperespectral
Serviços e tecnologias espaciais
Sistemas de coleta de dados e telemetria
Sistemas marinhos
Sistemas marinhos costeiros
Sistemas sensores: projeto, calibração e avaliação
Sistemas, gerenciamento e política de dados
Solos e umidade do solo
Urbanização
Uso e qualidade da água
VANTs, videografia e alta resolução
FileName
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