XX SBSR
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Artigo em Evento (Conference Proceedings)
Título do Trabalho
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Tipo Secundário
Evento Nacional
Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trabalho Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional - Trabalho Externo
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v
1° Autor
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Grupo (1° Autor)
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Afiliação (1° Autor)
e-Mail (1° Autor)
2° Autor
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Grupo (2° Autor)
CGCE
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Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
3° Autor
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Grupo (3° Autor)
CGCE
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Afiliação (3° Autor)
e-Mail (3° Autor)
Páginas
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Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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El principal objetivo de esta investigación fue determinar la superficie inundada en áreas de llanura a partir del uso de imágenes SAR, Sentinel 1B banda C polarización VV y VH. El área de estudio es la cuenca superior del Arroyo Cululú, localizada en el centro oeste de la Provincia de Santa Fe - Argentina (31º 10´ Sur y 61º 50´ Oeste). Para tal fin se compararon siete algoritmos de clasificación, dos no supervisados: clasificación polarimétrica H - alpha y coherencia interferométrica; y cinco supervisados: umbral manual, detección de cambios (índice de inundación, índice de vegetación inundada y cociente) y parámetros polarimétricos. Estos algoritmos se validaron a través de la matriz de error obteniéndose una fiabilidad global del 83,4% para el seleccionado, resultante de la aplicación conjunta de los métodos supervisados de Umbral Manual y Detección de Cambios. El mismo presenta como ventajas: simplicidad y rapidez, la explotación de los conjuntos de datos de observación de la tierra (Big Data EO), la fácil selección de umbrales y la capacidad para delimitar tanto las superficies abiertas inundadas como las cubiertas por ciertos cultivos. ABSTRACT: The main objective of this research is to contribute to the determination of flooded surfaces in plain areas, through the use of SAR, Sentinel 1B satellite, C band and VV-VH polarizations. The case study is a sector of the upper basin of the Arroyo Cululú, located in the Province of Santa Fe - Argentina (31º 10´ South and 61º 50´ West). To this end, seven classification algorithms were compared, two unsupervised: H-alpha polarimetric classification and interferometric coherence; and five supervised: manual threshold, change detection (flood index, flooded vegetation index and quotient) and polarimetric parameters. These algorithms were validated through the error matrix, obtaining an overall reliability of 83.4% for the selected algorithm, resulting from the joint application of the supervised methods of Manual Threshold and Change Detection. It presents as main advantages: simplicity and speed, the exploitation of Earth observation data sets (Big Data EO); the easy selection of thresholds and the ability to delimit both rural areas flooded with open water and those covered by certain crops.
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
Sistemas de coleta de dados e telemetria
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
Serviços e Tecnologias Espaciais
Inteligência Artificial para Observação da Terra
Biodiversidade e Conservação
Mapeamento Colaborativo
Queimadas e Incêndios Florestais
Sustentabilidade e Meio Ambiente
Idioma
(*)
Português
Espanhol
Inglês
FileName
(?)
e-Mail (login)
simone
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