Análise da integração entre Sensoriamento Remoto e SIG na classificação da cobertura da terra em Duque de Caxias/RJ
A análise de imagens de Sensoriamento Remoto baseada em objetos geográficos, também conhecida como GEOBIA, constitui uma das áreas mais promissoras de pesquisas em Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens. Nesta perspectiva, o presente trabalho tem como proposta explorar algumas abord...
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Universidade Tecnológica Federal do Paraná
2017-03-01
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Series: | Revista Brasileira de Geomática |
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doaj-838d3f9b0df9474fa3f00e9d60778f4b2020-11-24T21:06:44ZporUniversidade Tecnológica Federal do ParanáRevista Brasileira de Geomática2317-42852017-03-01518210210.3895/rbgeo.v5n1.55032816Análise da integração entre Sensoriamento Remoto e SIG na classificação da cobertura da terra em Duque de Caxias/RJFernando de Souza Antunes0Luciana Viana Neves1Kairo da Silva Santos2Alan José Salomão Graça3Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Rio de JaneiroUniversidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Rio de JaneiroUniversidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Rio de JaneiroUniversidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Rio de JaneiroA análise de imagens de Sensoriamento Remoto baseada em objetos geográficos, também conhecida como GEOBIA, constitui uma das áreas mais promissoras de pesquisas em Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens. Nesta perspectiva, o presente trabalho tem como proposta explorar algumas abordagens práticas sobre o processo de classificação de imagens baseada em objetos integrada com SIG, com o intuito de gerar um mapeamento de cobertura da terra do município de Duque de Caxias/RJ, utilizando uma cena do sensor OLI do satélite Landsat8. Na imagem utilizada, foi feita a correção atmosférica utilizando o módulo ATCOR2 e, posteriormente a fusão das bandas RGB com a banda pancromática. A segmentação foi feita com segmentador Multiresolution Segmentatione a classificação utilizando a chave: vegetação densa; vegetação rasteira; urbano; solo exposto; e água. Após a validação do mapeamento gerado pela modelagem do conhecimento, foram obtidos resultados para o índice Kappa (90,83%), exatidão global (93%) e precisão de classe, onde o menor resultado foi de solo exposto, com 83,33%. Entende-se que a imagem OLI/Landsat8 é um bom produto para classificação de imagens a nível municipal. Além disso, entende-se que a integração SIG/Sensoriamento Remoto é uma alternativa para dificuldades encontradas na modelagem do conhecimento.https://periodicos.utfpr.edu.br/rbgeo/article/view/5503Integração GEOBIA e SIG, Mapeamento de Cobertura da Terra, MDE, SRTM. |
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Fernando de Souza Antunes Luciana Viana Neves Kairo da Silva Santos Alan José Salomão Graça Análise da integração entre Sensoriamento Remoto e SIG na classificação da cobertura da terra em Duque de Caxias/RJ Revista Brasileira de Geomática Integração GEOBIA e SIG, Mapeamento de Cobertura da Terra, MDE, SRTM. |
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A análise de imagens de Sensoriamento Remoto baseada em objetos geográficos, também conhecida como GEOBIA, constitui uma das áreas mais promissoras de pesquisas em Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens. Nesta perspectiva, o presente trabalho tem como proposta explorar algumas abordagens práticas sobre o processo de classificação de imagens baseada em objetos integrada com SIG, com o intuito de gerar um mapeamento de cobertura da terra do município de Duque de Caxias/RJ, utilizando uma cena do sensor OLI do satélite Landsat8. Na imagem utilizada, foi feita a correção atmosférica utilizando o módulo ATCOR2 e, posteriormente a fusão das bandas RGB com a banda pancromática. A segmentação foi feita com segmentador Multiresolution Segmentatione a classificação utilizando a chave: vegetação densa; vegetação rasteira; urbano; solo exposto; e água. Após a validação do mapeamento gerado pela modelagem do conhecimento, foram obtidos resultados para o índice Kappa (90,83%), exatidão global (93%) e precisão de classe, onde o menor resultado foi de solo exposto, com 83,33%. Entende-se que a imagem OLI/Landsat8 é um bom produto para classificação de imagens a nível municipal. Além disso, entende-se que a integração SIG/Sensoriamento Remoto é uma alternativa para dificuldades encontradas na modelagem do conhecimento. |
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