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)
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2° Autor
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Grupo (2° Autor)
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Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
3° Autor
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Grupo (3° Autor)
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Afiliação (3° Autor)
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4° Autor
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Grupo (4° Autor)
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Afiliação (4° Autor)
e-Mail (4° Autor)
5° Autor
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Grupo (5° Autor)
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Afiliação (5° Autor)
e-Mail (5° Autor)
Páginas
(*)
Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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A floresta Amazônica vem sofrendo intensamente com o desmatamento, principalmente nos últimos anos. A utilização de imagens ópticas integradas com SAR podem servir como uma excelente ferramenta para o monitoramento da florestal. O objetivo deste estudo foi determinar a melhor combinação de imagens ópticas / SAR para o mapeamento das áreas de florestas nativas no bioma amazônico. A metodologia utilizada nesse estudo consistiu na classificação supervisionada de imagens Sentinel 1 e 2, utilizando o classificador Random forest. A classificação que usou somente imagens SAR obteve as menores acurácias; as que usaram somente imagens ópticas adquiriram acurácias maiores; as que fizeram uso da integração de dados alcançaram as maiores acurácias. O uso de imagens SAR ainda se torna valido devido a capacidade desses sensores em ultrapassar as camadas de nuvens no período chuvoso. ABSTRACT: The Amazon rainforest has been suffering intensely from deforestation, especially in recent years. The use of optical images integrated with SAR can serve as an excellent tool for monitoring forest. The objective of this study was to determine the best combination of optical images / SAR for mapping native forest areas in the Amazon biome. The methodology used in this study consisted of the supervised classification of Sentinel 1 and 2 images, using the Random forest classifier. The classification that used only SAR images obtained the lowest accuracy; those that used only optical images acquired greater accuracy; those that made use of SAR and optical data integration achieved the highest accuracy. The use of SAR images still becomes valid due to the ability of these sensors to be able to pass through the cloud layers, they are of paramount importance for monitoring during the rainy season.
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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