XX SBSR
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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
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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
DIMNT
DIPTC
DISSM
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COEAM
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GESATM
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Afiliação (1° Autor)
e-Mail (1° Autor)
2° Autor
(*)
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Grupo (2° Autor)
CGCE
DIPST
DISEP
DICEP
DIAST
DIEEC
DIHPA
DIMEC
DISEP
DIEEC
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CGCT
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DIMNT
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SEPEC
SEGQP
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COENE
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COTIC
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SEREL
SECOM
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CAP
CMC
CMS
CSE
CST
GES
GESAST
GESATM
MET
PCP
SER
Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
Páginas
(*)
Palavras-Chave
(*)
(?)
Resumo
(*)
(?)
O objetivo deste trabalho é analisar o potencial das imagens orbitais provenientes dos satélites CBERS-4A, Landsat-8 e Sentinel-2 para a identificação e monitoramento de feições erosivas na sub-bacia hidrográfica do ribeirão José Pereira, na cidade de Itajubá-MG. Realizou-se classificação supervisionada pelo método MAXVER nas imagens dos anos de 2020 e 2021 de cada satélite e utilizou-se a ferramenta Orfeo Tool Box (OTB) somente na imagem do satélite CBERS-4A, para fins de comparação entre os métodos de classificação. Como resultados, a imagem que apresentou maior acurácia na classificação por MAXVER foi a Sentinel-2. A imagem do satélite CBERS-4A, classificada pela ferramenta OTB, apresentou maior acurácia que o método MAXVER. Quanto ao método MAXVER de classificação de imagens para identificação de feições erosivas, verificou-se que é de grande valia para o monitoramento de processos erosivos em áreas maiores que 4000 metros quadrados, sendo o método OTB mais indicado para áreas menores. ABSTRACT: The objective of this work is to analyze the potential of orbital images from CBERS-4A, Landsat-8 and Sentinel-2 satellites for the identification and monitoring of erosive features in the José Pereira river sub-basin, in the city of Itajubá-MG. However, supervised classification was performed by the MAXVER method in the images of the years 2020 and 2021 of each satellite. The OTB method was also applied, only in the CBERS 4A satellite image. As a result, among the images used, the one that presented the greatest accuracy in the classification by MAXVER was the image from the Sentinel-2 satellite. The CBERS 4A satellite image, classified by the OTB tool, was more accurate than the MAXVER method. The MAXVER method of image classification to identify erosive features is of great value for monitoring erosive processes in areas larger than 4000 square meters, although the OTB method is better for smaller 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)
simone
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