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Uso de altimetria e imagens de satélite na diferenciação de tipos florestais

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Previous issue date: 2005 / 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

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/3409
Date January 2005
CreatorsSILVA FILHO, Aguinaldo Araújo
ContributorsCANDEIAS, Ana Lucia Bezerra
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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