XX SBSR
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Artigo em Evento (Conference Proceedings)
Título do Trabalho
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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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DIPST
DISEP
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DIAST
DIEEC
DIHPA
DIMEC
DISEP
DIEEC
SEGPR
YYY
CGCT
DIOTG
DIIAV
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DIPTC
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Afiliação (1° Autor)
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2° Autor
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Grupo (2° Autor)
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Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
3° Autor
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Grupo (3° Autor)
CGCE
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Afiliação (3° Autor)
e-Mail (3° Autor)
Páginas
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Palavras-Chave
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Resumo
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A mudança de cobertura da terra é o tema principal correlacionado a sustentabilidade ambiental. O estudo aplicado nas áreas de mineração, de Ipixuna do Pará, é importante para medir índices de espectrais. O objetivo deste artigo foi analisar imagens Landsat entre 1991 a 2021 e correlacionar os: Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI), Índice de Diferença Normalizada Edificada (NDBI) e o Índice de Água por Diferença Normalizada (MNDWI), afim de classificar diferentes tipos de cobertura da terra. Analisou-se a classificação supervisionada com algoritmo Random Forest, no Google Earth Engine (GEE). Os resultados revelaram diferentes mudanças na cobertura da terra com diferentes valores, para cada índice, com precisão geral, das imagens classificadas, de entre 81% a 89%, respectivamente. Os resultados mostraram que esses índices são confiáveis para mapear e monitorar as mudanças de cobertura da terra no município. ABSTRACT: Land cover change is the main theme correlated with environmental sustainability. The applied study in the mining areas of Ipixuna do Pará is important to measure spectral indices. The objective of this article was to analyze Landsat images between 1991 and 2021 and to correlate the: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), Edified Normalized Difference Index (NDBI) and the Water Index by Normalized Difference (MNDWI), in order to classify different types of land cover. The supervised classification was analyzed with Random Forest algorithm, in Google Earth Engine (GEE). The results revealed different changes in land cover with different values for each index, with overall accuracy of classified images ranging from 81% to 89%, respectively. The results showed that these indices are reliable for mapping and monitoring land cover changes in the municipality.
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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