Potencial de aplicação do algoritmo Spectral Angle Mapper (SAM) em imagens Landsat para discriminação de áreas de seringueira.

Potencial de aplicação do algoritmo Spectral Angle Mapper (SAM) em imagens Landsat para discriminação de áreas de seringueira.

O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial de aplicação do algoritmo Spectral Angle Mapper (SAM) em imagens OLI/Landsat para a discriminação de áreas de seringueira na região noroeste do Estado de São Paulo. Na imagem, amostras dos alvos dominantes da paisagem foram empregadas para gerar a classificação SAM. Com base em pontos coletados em trabalho de campo, a classificação das áreas de seringueira foi analisada com 33,3% de acertos, 51,3% de erros aceitáveis e 15,4% de erros não aceitáveis, o que é um resultado satisfatório para a análise exploratória realizada.

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Bibliographic Details
Main Authors: BENSUASKI, P. P., ARAUJO, L. S. de, LOEBMANN, D. G. dos S. W., SANTOS, V. C., VICENTE, L. E.
Other Authors: PAOLLA PIERIN BENSUASKI, ESTAGIÁRIA CNPM; LUCIANA SPINELLI DE ARAUJO, CNPM; DANIEL GOMES DOS SANTOS W LOEBMANN, CNPM; VINÍCIUS CASTILHO SANTOS, ESTAGIÁRIO CNPM; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPM.
Format: Anais e Proceedings de eventos biblioteca
Language:pt_BR
por
Published: 2015-10-28
Subjects:Classificação, Spectral Angle Mapper (SAM)., Hevea Brasiliensis, Seringueira., Landsat.,
Online Access:http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1027467
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