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)
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Afiliação (1° Autor)
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2° Autor
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Grupo (2° Autor)
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Afiliação (2° Autor)
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3° Autor
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Grupo (3° Autor)
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Afiliação (3° Autor)
e-Mail (3° Autor)
4° Autor
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Grupo (4° Autor)
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Afiliação (4° Autor)
e-Mail (4° Autor)
Páginas
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Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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A plataforma em nuvem Google Earth Engine (GEE) foi utilizada neste trabalho para avaliar a performance de uma metodologia de Classificação Multiescala Textural na classificação automática do uso da terra com café na região Sul de Minas Gerais. Na multiescala textural, a escala da imagem é definida pelo tamanho da janela utilizada para gerar a matriz de co-ocorrência, a partir da qual as medidas texturais são extraídas. Dentre os modelos testados, a métrica Contraste obteve o melhor resultado, com acurácia de 70,85% para classe Café e 72,66% de acurácia global. A escala definida pela janela 7x7 apresentou os melhores resultados para a classificação do uso da terra com café. Portanto, os resultados mostraram que a metodologia avaliada é adequada para a classificação automática de áreas cafeeiras. ABSTRACT: The Google Earth Engine (GEE) cloud platform was used in this work to evaluate the performance of a Textural Multiscale Classification methodology in the automatic classification of land use with coffee in the southern region of Minas Gerais. In textural multiscale, the image scale is defined by the size of the window used to generate the co-occurrence matrix, from which the textural measures are extracted. Among the models tested, the Contrast metric obtained the best result, with 70.85% accuracy for Coffee class and 72.66% overall accuracy. The scale defined by the 7x7 window presented the best results for coffee land use classification. Therefore, the results showed that the evaluated methodology is adequate for the automatic classification of coffee areas.
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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