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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/3409
Title: Uso de altimetria e imagens de satélite na diferenciação de tipos florestais
Authors: SILVA FILHO, Aguinaldo Araújo
Keywords: Classificação;Integração de dados auxiliares;Tipos florestais
Issue Date: 2005
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Citation: Araújo Silva Filho, Aguinaldo; Lucia Bezerra Candeias, Ana. Uso de altimetria e imagens de satélite na diferenciação de tipos florestais. 2005. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas e Tecnologia da Geoinformação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2005.
Abstract: Este trabalho mostra a integração de dados auxiliares para melhorar a classificação digital da imagem do sensor ETM+ (Landsat 7) na diferenciação de tipos florestais. Os dados auxiliares são aqui relacionados com a topografia do lugar. A área de estudo encontra-se inserida num brejo de altitude abrangendo parte dos municípios de Belo Jardim, Brejo da Madre de Deus e Tacaimbó, no Agreste pernambucano. A metodologia classifica parte da imagem que recobre a área pelo método supervisionado utilizando o algoritmo da máxima verossimilhança e comparar este resultado com a integração de dados auxiliares antes, durante e depois do processo de classificação da imagem. A matriz de erros permitiu analisar as similaridades espectrais entre as classes de tipos florestais e a acurácia da classificação por meio do desempenho global da classificação e do coeficiente de contingência Kappa. A classificação sem integração da altimetria apresentou um desempenho global de 90,29% e 0,8544 (85,44%) para o valor de Kappa e com na incorporação da altimetria antes do processo de classificação tem-se um desempenho global de 94,74% e um coeficiente kappa de 0,9157 (91,57%). Já para a incorporação da altimetria durante do processo de classificação tem-se um desempenho global de 95,18% e um coeficiente kappa de 0,9211 (92,11%). E finalmente na incorporação da altimetria após o processo de classificação tem-se um desempenho global de 94,57% e um coeficiente kappa de 0,9134 (91,34%). As três técnicas utilizadas mostraram que são eficientes para melhorar a estimativa das áreas cobertas por esses tipos de vegetação
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/3409
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado - Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação

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