Conversão de dados radiométricos orbitais por diferentes metodologias de caracterização atmosférica

Oliveira, Luís Gonçalves Longo de; Ponzoni, Flávio Jorge; Moraes, Elisabete Caria

doi:10.1590/s0102-261x2009000100010

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“…Para a obtenção dos parâmetros relativos à caracterização da atmosfera foram utilizados os produtos MOD04, MOD05 e MOD07 da plataforma de imageamento orbital MODIS/TERRA, obtidas gratuitamente no sítio eletrônico da NASA. Para a extração dos parâmetros atmosféricos das imagens MODIS, foi adotada a metodologia proposta por OLIVEIRA et al (2009).…”

Section: Correção Atmosférica E Refletância De Superfícieunclassified

Técnicas de mineração de dados para identificação de áreas com cana-de-açúcar em imagens Landsat 5

Nonato

Oliveira

2013

Eng. Agríc.

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Neste trabalho, verificou-se a aderência de técnicas de mineração de dados voltadas para problemas de classificação de dados na identificação automatizada de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em imagens do satélite Landsat 5/TM. Para essa verificação, foram estudadas imagens de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em três fases fenológicas diferentes. Os pixels foram convertidos em valores de refletância de superfície, nas vizinhanças das cidades de Araras, São Carlos e Araraquara, no Estado de São Paulo. Foram gerados cinco modelos de árvores de decisão binária, induzidos pelo algoritmo C4.5, em que todos produziram taxas de acerto superiores a 90%. A introdução de atributos de textura trouxe ganhos significativos na acurácia do modelo de classificação e contribuiu para melhorar a distinção de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em meio a tipos diversos de cobertura do solo, como solo exposto, área urbana, lagos e rios. Os índices de vegetação mostraram-se relevantes na distinção da fase e do estado fenológico das culturas. Os resultados reforçam o potencial forte das árvores de decisão no processo de classificação e identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em diferentes cidades produtoras, no Estado de São Paulo.

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Section: Correção Atmosférica E Refletância De Superfícieunclassified

Técnicas de mineração de dados para identificação de áreas com cana-de-açúcar em imagens Landsat 5

Nonato

Oliveira

2013

Eng. Agríc.

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“…Como resultados, os valores de reflectância de superfície (fator de reflectância direcional hemisférico) para as bandas multiespectrais e pancromática foram obtidos. Uma descrição mais detalhada sobre a metodologia, bem como a terminologia empregada estão disponíveis em Oliveira et al (2009).…”

Section: Introductionunclassified

Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático

Liempt

Messias

Liesenberg

et al. 2015

Pesq. agropec. bras.

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Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho dos classificadores digitais SVM e K-NN para a classificação orientada a objeto em imagens Landsat-8, aplicados ao mapeamento de uso e cobertura do solo da Alta Bacia do Rio Piracicaba-Jaguari, MG. A etapa de pré-processamento contou com a conversão radiométrica e a minimização dos efeitos atmosféricos. Em seguida, foi feita a fusão das bandas multiespectrais (30 m) com a banda pancromática (15 m). Com base em composições RGB e inspeções de campo, definiramse 15 classes de uso e cobertura do solo. Para a segmentação de bordas, aplicaram-se os limiares 10 e 60 para as configurações de segmentação e união no aplicativo ENVI. A classificação foi feita usando SVM e K-NN. Ambos os classificadores apresentaram elevados valores de índice Kappa (k): 0,92 para SVM e 0,86 para K-NN, significativamente diferentes entre si a 95% de probabilidade. Uma significativa melhoria foi observada para SVM, na classificação correta de diferentes tipologias florestais. A classificação orientada a objetos é amplamente aplicada em imagens de alta resolução espacial; no entanto, os resultados obtidos no presente trabalho mostram a robustez do método também para imagens de média resolução espacial.Termos para indexação: classificação orientada a objetos, gestão territorial, sensoriamento remoto, resolução espacial, uso e cobertura do solo. Comparative analysis of digital classifiers of Landsat-8 images for thematic mapping proceduresAbstract -The objective of this work was to evaluate the performance of SVM and K-NN digital classifiers for the object-based classification on Landsat-8 images, applied to mapping of land use and land cover of Alta Bacia do Rio Piracicaba-Jaguari, in the state of Minas Gerais, Brazil. The pre-processing step consisted of using radiometric conversion and atmospheric correction. Then the multispectral bands (30 m) were merged with the panchromatic band (15 m). Based on RGP compositions and field inspection, 15 land-use and land-cover classes were defined. For edge segmentation, the bounds were set to 10 and 60 for segmentation configuring and merging in the ENVI software. Classification was done using SVM and K-NN. Both classifiers showed high values for the Kappa index (k): 0.92 for SVM and 0.86 for K-NN, significantly different from each other at 95% probability. A major improvement was observed for SVM by the correct classification of different forest types. The object-based classification is largely applied on high-resolution spatial images; however, the results of the present work show the robustness of the method also for medium-resolution spatial images.Index terms: object-based classification, territorial management, remote sensing, spatial resolution, land use and land cover. IntroduçãoA gestão territorial demanda uma constante caracterização dos recursos naturais, além de seu monitoramento contínuo, com o objetivo de sua utilização de forma racional. A execução de projetos de levantamento e mapeamento da superfície terrestre têm-se beneficiado ...

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STARS: A New Method for Multitemporal Remote Sensing

Mello

Vieira

Rudorff

et al. 2013

IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing

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Conversão de dados radiométricos orbitais por diferentes metodologias de caracterização atmosférica

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Técnicas de mineração de dados para identificação de áreas com cana-de-açúcar em imagens Landsat 5

Técnicas de mineração de dados para identificação de áreas com cana-de-açúcar em imagens Landsat 5

Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático

STARS: A New Method for Multitemporal Remote Sensing

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