Orientador: Lincoln Gehring Cardoso / Coorientador: Sérgio Campos / Banca: Osmar Delmanto Junior / Banca: Fernanda Leite Ribeiro / Banca: Bruna Soares Xavier de Barros / Banca: Teresa Cristins Tarle Pissarra / Resumo: O objetivo principal desse estudo foi averiguar o comportamento de três Softwares SIG (IDRISI versão Selva, ArcGIS 10.1 e o TerraView 4.2.2) por meio de classificação supervisionada através do padrão espectral em imagem Landsat 5, associada a comparação do uso da terra nas bacias hidrográficas do Lavapés e Capivara, município de Botucatu/SP, utilizando-se técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento. As áreas de treinamento supervisionado foram definidas a partir de nove classes para bacia do Lavapés e sete para bacia do Capivara, fundamentais para o estudo e analise do uso e ocupação da terra, propostas pelo Manual Técnico de Uso da Terra do IBGE. Para identificar a melhor classificação, foram cruzados os mapas de máxima verossimilhança (MAXVER) derivados dos Sistemas de Informações Geográficas com a verdade terrestre, onde a mesma se caracteriza como a real utilização do solo, apontando a exatidão (acurácia) de cada classificação, cruzando matrizes de pixel ou conjuntos de pixels. Houve diferença significativas dos dados obtidos a partir da classificação supervisionada por máxima verossimilhança gerados nos softwares IDRISI Selva, ArcGIS 10.1 e o TerraView 4.2.2. A diferença de resultados entre as duas bacias avaliadas foi significativa, onde a bacia do Capivara apresentou em todos os softwares SIG ... / Abstract: The aim of this study is to determine the three GIS software behavior (version IDRISI Selva, ArcGIS 10.1 and TerraView 4.2.2) through supervised classification by spectral pattern on Landsat 5, associated with the comparison of land use in the basins Lavapés the river and Capybara, Botucatu / SP, using techniques of remote sensing and GIS. The areas of supervised training were defined from nine classes for basin Lavapés and seven for basin Capybara, fundamental for the study and analysis of the use and occupation of land, proposed by the Manual Use of Technical IBGE Earth. To identify the best classification, were crossed the maximum likelihood maps (MAXVER) derived from Geographic Information Systems with the ground reality, where it is characterized as the actual land use, pointing accuracy (accuracy) of each classification, crossing Pixel arrays or sets of pixels. There were significant difference of data obtained from the supervised classification by maximum likelihood generated in the software IDRISI Selva, ArcGIS 10.1 and TerraView 4.2.2. The difference in results between the two evaluated basins was significant, where the basin of Capybara presented in all GIS software best results safely by having a smaller number of land use classes and a smaller urban area, thus causing less confusion for the algorithm. Another obvious factor was the difference of products derived from the supervised classification by maximum likelihood generated in software and then post classified with the majority filters (MAJORITY FILTER), where ever after reclassification accuracy was high, presented smaller error omission and commission in the ... / Doutor
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000858808 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Rodrigues, Mikael Timóteo, 1983. |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Ciências Agronômicas (Campus de Botucatu). |
| Publisher | Botucatu, |
| Source Sets | Universidade Estadual Paulista |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | text |
| Format | xv, 101 f. : |
| Relation | Sistema requerido: Adobe Acrobat Reader |
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