Minerals identification and mapping using ASTER satellite image

Pixel and Object-Based Machine Learning Classification Schemes for Lithological Mapping Enhancement of Semi-Arid Regions Using Sentinel-2A Imagery: A Case Study of the Southern Moroccan Meseta

“…However, selecting appropriate training samples is considered as an essential stage in PBIA technique to succeed the classification procedure. The MLAs that have been widely used for per-pixel lithological mapping are k-Nearest Neighbor (k-NN), Random forest (RF) and Support Vector Machine (SVM) [13]- [15]. The SVM algorithm was implemented in this research due to its efficiency in geological mapping and great performance in highdimensional feature space [16] [17].…”

Avaliação Da Suscetibilidade Do Solo À Erosão Nas Falésias Do Litoral Oriental Do Estado Do Rio Grande Do Norte

“…Para destacar as litologias, como por exemplo, os arenitos da Formação Barreiras, foi usado a combinação das bandas do visível, com associações do infravermelho próximo. Pois o óxido de ferro, mineral presente nos arenitos, tende a uma alta refl ectância nas bandas do visível (FATIMA et al, 2017), e quando associada com a banda do infravermelho próximo, auxilia no contraste com a vegetação e com os sedimentos das dunas que Figura 3 -Fluxograma metodológico executado para a área de estudo.…”

Geotecnologias como subsídio para gestão de ambientes costeiros: análise do recuo em falésias/arribas no Estado do Rio Grande do Norte, Brasil, e suas implicações socioambientais

“…Na fase do processamento digital de imagem fez-se a delimitação precisa do limite terra/mar (Amaro et al, 2012) realçou os arenitos (Fatima et al, 2017) da Formação Barreiras devido a sua riqueza em óxido de ferro que apresentou uma maior reflectância nessa banda, auxiliando no contraste com a vegetação e com os sedimentos das dunas que são pobres em ferro (Fraser, 2007;Alasta, 2011). A aplicação da banda 4 no Green (verde) se deu por conta do infravermelho próximo ser a faixa de frequência onde se observa a maior reflectância da clorofila, favorecendo o contraste das feições de vegetação sobre as demais feições compostas pelo solo, rocha e água, o que gerou bons resultados (Ferreira e Silva, 2014;Ducart et al, 2016).…”

“…A razão 5/2 no Itensity também auxiliou no aumento do contraste da falésia/arribas, visto que a mesma é rica em argila em sua cimentação que apresenta alta reflectância nessa banda (Fatima et al, 2017). Também, o infravermelho distal (5) tem uma reflectância menor da clorofila (Gross et al, 2015), porém continua sendo alta nas rochas, realçando o objeto de estudo (as falésias/arribas) e os contrastando das demais feições (Laake, 2011 (Guariglia et al, 2006;Gens, 2010).…”