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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1° Autor
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Grupo (1° Autor)
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2° 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)
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4° Autor
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Grupo (4° Autor)
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Afiliação (4° Autor)
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e-Mail (5° Autor)
Páginas
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Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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Atualmente, os sistemas de observação da Terra produzem grandes volumes de imagens que permitem o monitoramento de diversos fenômenos espaço-temporais. Neste contexto, este estudo visou explorar o uso de séries temporais do satélite Sentinel-2 e do algoritmo Random Forest na classificação supervisionada do uso e cobertura da terra na região do município de Buritis-RO, sudoeste da Amazônia, que é caracterizada pela expansão agrícola acelerada nas últimas décadas. Para isso, foram avaliados dois cenários: (I) estação seca (três meses) e (II) um ano agrícola, a fim de determinar qual o período mais adequado ao mapeamento dessa região. O cenário (II) apresentou a maior acurácia (88,66%), porém nossos resultados demonstraram que a estação seca e o uso das bandas short wavelength infrared (SWIR) foram determinantes nos mapeamentos, sendo indicadas para abordagens futuras de mapeamento dessa região. ABSTRACT: Nowadays, earth observation systems produce large volumes of images that allow the monitoring of several spatiotemporal phenomena. In this context, we aimed to explore the use of satellite image time series of Sentinel-2 and Random Forest algorithm to the supervised classification of the land use and land cover (LULC) at the region of Buritis-RO, southwestern of Brazilian Amazon, which represents an area of intense expansion of agricultural frontiers. Then, two scenarios were evaluated: (I) dry season, and (II) one year, aiming to determine which period is most suitable for mapping the region. Scenario II presented the best map, with an accuracy of 88.66%. However, our results showed that the dry season and the use of short wavelength infrared (SWIR) bands were determinants for the mapping. Therefore, we indicate these bands for future approaches that aim to map this region.
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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