XX SBSR
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Artigo em Evento (Conference Proceedings)
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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)
CGCE
DIPST
DISEP
DICEP
DIAST
DIEEC
DIHPA
DIMEC
DISEP
DIEEC
SEGPR
YYY
CGCT
DIOTG
DIIAV
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DIPTC
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CGIP
CORCR
COPDT
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YYY
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CAP
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CSE
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GES
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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
DIPST
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DIEEC
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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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Este estudo tem como objetivo comparar classificações de cobertura do solo urbano de sensores orbitais com diferentes resoluções espaciais e espectrais. Um deles é o WorldView- 2 (WV-2), com 0,5 m de resolução espacial e 8 bandas multiespectrais, e o outro é o WorldView-3 (WV-3), que possui 16 bandas multiespectrais e resolução espacial de 0,31 m. As classificações foram realizadas em duas cenas, cobrindo um transecto dentro do campus da Universidade Estadual de Campinas, São Paulo. Para cada conjunto de dados, foram realizadas classificações aplicando o algoritmo Multilayer Perceptron, definindo-se 38 e 42 classes de cobertura do solo, respectivamente para o WV-2 e WV-3. As classificações obtiveram acurácias muito semelhantes, apresentando índice Kappa superiores a 0,77 e exatidão global acima de 75%, com os melhores índices pertencendo ao WV-3. Dessa forma, conclui-se que o melhor refinamento espacial e espectral do WV-3 contribuiu para a obtenção de melhores resultados. ABSTRACT: This study aims to compare urban land cover classifications from orbital sensors with different spatial and spectral resolutions. One of them is WorldView-2 (WV-2), with 0.5 m of spatial resolution and 8 multispectral bands, and the other one is WorldView-3 (WV-3), which has 16 multispectral bands and 0.31 m of spatial resolution. The classifications were performed in two scenes, extending over a transect inside the campus of the State University of Campinas, São Paulo. For each data set, classifications were performed by applying the Multilayer Perceptron algorithm, comprising 38 and 42 land cover classes, respectively for WV-2 and WV-3. The classifications obtained very similar accuracies, with Kappa index above 0.77 and overall accuracy higher than 75%, with the best indices belonging to the WV-3. Thus, we conclude that the better spatial and spectral refinement of the WV-3 contributed to obtain the best results.
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)
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