XX SBSR
Formulário de atualização
O sistema de atualização, para eventuais correções, estará ativo até 30/06/2023.
Contato:
bibdigital@inpe.br
Nome do Campo
Valor do Campo
Tipo de Referência
Artigo em Evento (Conference Proceedings)
Título do Trabalho
(*)
(?)
Tipo Secundário
Evento Nacional
Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trabalho Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional - Trabalho Externo
Não esqueça de clicar na opção "+" para informar os dados dos co-autores, se tiver.
v
1° Autor
(*)
(?)
Grupo (1° Autor)
CGCE
DIPST
DISEP
DICEP
DIAST
DIEEC
DIHPA
DIMEC
DISEP
DIEEC
SEGPR
YYY
CGCT
DIOTG
DIIAV
DIMNT
DIPTC
DISSM
YYY
CGIP
CORCR
COPDT
COMIT
COIDS
YYY
COGPI
DIPE1
DIPE2
DIPE3
DIPE4
SEPEC
SEGQP
YYY
CGGO
COADM
COEAM
COENE
COESU
COTIC
COPOA
COGRH
YYY
COGAB
SEREL
SECOM
YYY
AST
CAP
CMC
CMS
CSE
CST
GES
GESAST
GESATM
MET
PCP
SER
Afiliação (1° Autor)
e-Mail (1° Autor)
2° Autor
(*)
(?)
Grupo (2° Autor)
CGCE
DIPST
DISEP
DICEP
DIAST
DIEEC
DIHPA
DIMEC
DISEP
DIEEC
SEGPR
YYY
CGCT
DIOTG
DIIAV
DIMNT
DIPTC
DISSM
YYY
CGIP
CORCR
COPDT
COMIT
COIDS
YYY
COGPI
DIPE1
DIPE2
DIPE3
DIPE4
SEPEC
SEGQP
YYY
CGGO
COADM
COEAM
COENE
COESU
COTIC
COPOA
COGRH
YYY
COGAB
SEREL
SECOM
YYY
AST
CAP
CMC
CMS
CSE
CST
GES
GESAST
GESATM
MET
PCP
SER
Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
3° Autor
(*)
(?)
Grupo (3° Autor)
CGCE
DIPST
DISEP
DICEP
DIAST
DIEEC
DIHPA
DIMEC
DISEP
DIEEC
SEGPR
YYY
CGCT
DIOTG
DIIAV
DIMNT
DIPTC
DISSM
YYY
CGIP
CORCR
COPDT
COMIT
COIDS
YYY
COGPI
DIPE1
DIPE2
DIPE3
DIPE4
SEPEC
SEGQP
YYY
CGGO
COADM
COEAM
COENE
COESU
COTIC
COPOA
COGRH
YYY
COGAB
SEREL
SECOM
YYY
AST
CAP
CMC
CMS
CSE
CST
GES
GESAST
GESATM
MET
PCP
SER
Afiliação (3° Autor)
e-Mail (3° Autor)
Páginas
(*)
Palavras-Chave
(*)
(?)
Resumo
(*)
(?)
O presente trabalho teve como objetivo avaliar o desempenho do classificador Random Forest utilizando imagens do Sentinel-2B na detecção de classes de uso e cobertura da terra em áreas de Não floresta, baseadas nas classes do Projeto TerraClass, em uma região de Salvaterra, no Pará nos anos de 2020 e 2021. A metodologia foi executada em sete etapas: seleção de imagens, geração de mosaicos, coleta de pontos amostrais, seleção de bandas e classificação, pós-classificação e avaliação dos modelos. Foram utilizados os índices Kappa, acurácia global e matriz de confusão para avaliação de desempenho. O trabalho apresentou bons resultados na classificação, segundo avaliação dos modelos. Sugeriu-se que haja a validação dos dados em in loco, no intuito de melhorar a precisão na detecção de classes de uso e cobertura do solo e aprimoramento dos procedimentos metodológicos. ABSTRACT: The present work aimed to evaluate the performance of the Random Forest classifier using Sentinel-2B images in the detection of land use and land cover classes in no forest areas, based on the classes of the TerraClass Project, for a region of Salvaterra, Pará in the years 2020 and 2021. The methodology was performed in seven steps: image selection, mosaic generation, collection of sampling points, band selection and classification, post-classification and evaluation of the models. Kappa indices, global accuracy and confusion matrix were used for performance evaluation. The work presented good results in the classification, according to the evaluation of the models. It was suggested that the data be validated in loco, in order to improve the accuracy in the detection of land use and land cover classes and to improve the methodological procedures.
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
:: Powered by UR
Lib
Service ::