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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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 utilização de geotecnologias é fundamental para gestão do território, porém sua aplicabilidade demanda conhecimento da ferramenta, das informações iniciais e do processamento dos dados. Nesse sentido, o objetivo foi analisar dois métodos de detecção de mudanças do uso e cobertura da terra (DM) visando otimizar a obtenção dos resultados. Para isso, utilizou-se cenas da série do Landsat para gerar a diferença do Índice de vegetação de diferença normalizada (NDVI) e a Change Vector Estration (CVA). Os métodos foram avaliados estatisticamente com relação aos números de acertos e erros. Os resultados mostram que o DMNDVI apresentou melhor desempenho que o DMCVA com média geral entre os anos de 94% e 61% respectivamente. Quando comparado os erros de forma geral, percebe-se que o DMNDVI, também, apresentou os menores erros. Portanto, o recomenda-se a utilização do método de detecção de mudança o uso e cobertura da terra utilizando o NDVI. Entretanto, aconselha-se novos estudos para que o procedimento seja mais eficaz e rápido. ABSTRACT: The use of geotechnologies is fundamental for territory management, but its applicability demands knowledge of the tool, initial information, and data processing. In this sense, the objective was to analyze two methods for detecting changes in land use and land cover (DM) to optimize the results obtained. For this, scenes from the Landsat series were used to generate the difference in the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Change Vector Extraction (CVA). The methods were statistically evaluated regarding the number of correct answers and errors. The results show that the DMNDVI performed better than the DMCVA, with an overall average between 94% and 61%, respectively. When comparing the errors in general, it is clear that the DMNDVI also presented minor errors. Therefore, it is recommended to use the NDVI method for land use and land cover change detection. However, further studies are advised to make the procedure more effective and faster.
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
(?)
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