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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CSE
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GES
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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)
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
(*)
Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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Esta pesquisa objetivou experimentar a combinação de dados Sentinel-1 (S1) e Sentinel-2 (S2) no mapeamento do uso e cobertura do solo da Unidade de Conservação Reserva Biológica Nascentes da Serra do Cachimbo no estado do Pará a partir do método Random Forest. Para avaliar a acurácia da classificação, utilizaram-se imagens de alta resolução do sensor WPM a bordo da plataforma CBERS-4A. A acurácia global da classificação a partir da combinação entre dados S1 e S2 foi de 75.44%, e o índice Kappa igual a 0.655. A partir da imagem S2, obteve-se acurácia global de 64.34% e Kappa de 0.522. Por fim, a partir somente dos dados de radar, obteve-se acurácia global de 35.5% e Kappa igual a 0.166. ABSTRACT: This study purposes to test the combination of Sentinel-1 (S1) and Sentinel-2 (S2) datasets for land use and land cover (LULC) mapping of Nascentes da Serra do Cachimbo Biological Reserve using the Random Forest classifier. The assessment of classification was done using high-resolution imagery of CBERS 4A WPM sensor. The overall accuracy of classification using the combination of S1 and S2 data was 75.44% and Kappa index equals to 0.655. Using the S2 imagery, the overall accuracy was 64.34% and Kappa index equals to 0.522. Lastly, using only radar imagery, the overall accuracy was 35.5% and Kappa index equals to 0.166.
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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