COMPARAÇÃO ENTRE DADOS COM E SEM CORREÇÃO ATMOSFÉRICA NA CLASSIFICAÇÃO DA COBERTURA DA TERRA DE UMA ÁREA DA CAATINGA UTILIZANDO O GOOGLE EARTH ENGINE
O Mapeamento Anual da Cobertura e Uso do Solo no Brasil - MapBiomas - é um projeto voltado para a classiï¬cação da cobertura da terra em imagens dos satélites da série Landsat. Em sua coleção 2, que envolve classiï¬cações geradas de 2000 a 2016, o MapBiomas utilizou, de 2013 em diante, imagens do La...
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Format: | Article |
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Published: |
Universidade Federal de Uberlândia
2017-06-01
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Series: | Revista Brasileira de Cartografia |
Online Access: | http://www.seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/44310 |
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doaj-c08ea35d9d064d49b638af76721355282020-11-25T01:57:05ZengUniversidade Federal de UberlândiaRevista Brasileira de Cartografia0560-46131808-09362017-06-01696COMPARAÇÃO ENTRE DADOS COM E SEM CORREÇÃO ATMOSFÉRICA NA CLASSIFICAÇÃO DA COBERTURA DA TERRA DE UMA ÁREA DA CAATINGA UTILIZANDO O GOOGLE EARTH ENGINEKhalil Ali Ganem0Gustavo Macedo de Mello Baptista1Washington de Jesus Sant da Franca Rocha2Rodrigo Nogueira Vasconcellos3Marcos Reis Rosa4Deorgia Tayane Mendes de Souza5Universidade de Brasília Universidade de BrasíliaUniversidade Estadual de Feira de Santana Universidade Estadual de Feira de Santana Universidade de São Paulo Universidade de Brasília O Mapeamento Anual da Cobertura e Uso do Solo no Brasil - MapBiomas - é um projeto voltado para a classiï¬cação da cobertura da terra em imagens dos satélites da série Landsat. Em sua coleção 2, que envolve classiï¬cações geradas de 2000 a 2016, o MapBiomas utilizou, de 2013 em diante, imagens do Landsat-8 em reflectância no topo da atmosfera (TOA). As classiï¬cações foram geradas baseadas em uma árvore de decisão deï¬nida empiricamente pela equipe do projeto. No entanto, é importante veriï¬car como as classiï¬cações se comportam após correção atmosférica pelos algoritmos Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes (FLAASH) e Quick Atmosphere Correction (QUAC). Assim, a partir da seleção da carta topográï¬ca SD-23-X-D (Bom Jesus da Lapa - BA), as classiï¬cações foram geradas pelo Code Editor do Google Earth Engine, plataforma de processamento de imagens de satélite em nuvem, que permite a interpretação e análise de uma ampla gama de informações. Em seguida, foi feita uma avaliação da acurácia Ã ï¬ m de identiï¬car o dado que melhor representou as classes mapeadas. O dado em reflectância TOA e os dados corrigidos pelo FLAASH e QUAC, apresentaram, respectivamente, valores do Tau de 55,45%, 68,90% e 64,89%, Kappa de 48,28%, 64,60% e 61,55%, e, exatidão global de 62,88%, 74,09% e 70,74%. Ao ï¬nal, concluiu-se que a correção atmosférica impactou positivamente a classiï¬cação da cobertura da terra da carta SD-23-X-D. A diferença de aproximadamente 4% a menos do QUAC em relação ao FLAASH, torna-o mais apropriado, dada sua menor complexidade e maior rapidez no tempo de processamento.http://www.seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/44310 |
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Universidade Federal de Uberlândia |
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Revista Brasileira de Cartografia |
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O Mapeamento Anual da Cobertura e Uso do Solo no Brasil - MapBiomas - é um projeto voltado para a classiï¬cação da cobertura da terra em imagens dos satélites da série Landsat. Em sua coleção 2, que envolve classiï¬cações geradas de 2000 a 2016, o MapBiomas utilizou, de 2013 em diante, imagens do Landsat-8 em reflectância no topo da atmosfera (TOA). As classiï¬cações foram geradas baseadas em uma árvore de decisão deï¬nida empiricamente pela equipe do projeto. No entanto, é importante veriï¬car como as classiï¬cações se comportam após correção atmosférica pelos algoritmos Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes (FLAASH) e Quick Atmosphere Correction (QUAC). Assim, a partir da seleção da carta topográï¬ca SD-23-X-D (Bom Jesus da Lapa - BA), as classiï¬cações foram geradas pelo Code Editor do Google Earth Engine, plataforma de processamento de imagens de satélite em nuvem, que permite a interpretação e análise de uma ampla gama de informações. Em seguida, foi feita uma avaliação da acurácia Ã ï¬ m de identiï¬car o dado que melhor representou as classes mapeadas. O dado em reflectância TOA e os dados corrigidos pelo FLAASH e QUAC, apresentaram, respectivamente, valores do Tau de 55,45%, 68,90% e 64,89%, Kappa de 48,28%, 64,60% e 61,55%, e, exatidão global de 62,88%, 74,09% e 70,74%. Ao ï¬nal, concluiu-se que a correção atmosférica impactou positivamente a classiï¬cação da cobertura da terra da carta SD-23-X-D. A diferença de aproximadamente 4% a menos do QUAC em relação ao FLAASH, torna-o mais apropriado, dada sua menor complexidade e maior rapidez no tempo de processamento. |
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