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Journal articles on the topic 'Classificação de imagens de plâncton'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 17 February 2022

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Bernardes, Tiago, Marcos Adami, Antônio Roberto Formaggio, Maurício Alves Moreira, Daniela de Azeredo França, and Maikon Roberth de Novaes. "Imagens mono e multitemporais Modis para estimativa da área com soja no estado de Mato Grosso." Pesquisa Agropecuária Brasileira 46, no. 11 (2011): 1530–37. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-204x2011001100015.

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Abstract:

O objetivo deste trabalho foi avaliar uma nova metodologia para mapeamento da cultura da soja no Estado de Mato Grosso, por meio de imagens Modis e de diferentes abordagens de classificação de imagens. Foram utilizadas imagens diárias e imagens de 16 dias. As imagens diárias foram diretamente classificadas pelo algoritmo Isoseg. As duas séries de imagens de 16 dias, referentes ao ciclo total e à metade do ciclo da cultura da soja, foram transformadas pela análise de componentes principais (ACP), antes de serem classificadas. Dados de referência, obtidos por interpretação visual de imagens do sensor TM/Landsat-5, foram utilizados para a avaliação da exatidão das classificações. Os melhores resultados foram obtidos pela classificação das imagens do ciclo total da soja, transformadas pela ACP: índice global de 0,83 e Kappa de 0,63. A melhor classificação de imagens diárias mostrou índice global de 0,80 e Kappa de 0,55. AACP aplicada às imagens do ciclo total da soja permitiu o mapeamento das áreas de soja com índices de exatidão melhores do que os obtidos pela classificação derivada das imagens de data única.

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Vargas, Rosa, James Thrasher, and James Sargent. "A Classificação Indicativa de Filmes de Popularidade nos Cinemas Brasileiros e sua Implicação para o Tabagismo entre Jovens." Revista Brasileira de Cancerologia 57, no. 3 (2011): 365–77. http://dx.doi.org/10.32635/2176-9745.rbc.2011v57n3.671.

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Abstract:

Introdução: A maioria dos fumantes adultos iniciou o uso do tabaco antes dos 18 anos de idade. A exposição intensa, nos filmes, a imagens de produtos de tabaco e seu consumo contribui para a iniciação de jovens ao tabagismo sendo importante reduzir essa exposição. Objetivo: O presente estudo visa a comparar a classificação indicativa atribuída a filmes de popularidade no Brasil e nos Estados Unidos, assim como refletir sobre a quantidade de imagens de produtos de tabaco e seu consumo, presentes nos filmes estrangeiros classificados para adolescentes. Método: Estudo documental em 412 filmes estrangeiros entre os 100 com maior bilheteria no Brasil e Estados Unidos (2002 a 2009), identificando a classificação indicativa nos dois países e quantidade de exposição a imagens de tabaco. A classificação indicativa nos dois países foi harmonizada em quatro categorias: criança, início da adolescência, final da adolescência e adultos. A quantidade de exposição a imagens produtos de tabaco e consumo nos filmes foi determinada para cada categoria. Resultados: A atribuição de classificação indicativa dos filmes é mais baixa no Brasil. Filmes acessíveis a adolescentes no Brasil têm maior quantidade de imagens de uso de tabaco comparados aos filmes para este grupo nos Estados Unidos. Conclusão: A quantidade de imagens de produtos de tabaco e de consumo é alta em filmes com classificação indicativa para adolescentes no Brasil. Há diferenças de classificação entre os países. A classificação indicativa em filmes considerando esse conteúdo como inadequado poderia diminuir a exposição de adolescentes a essas imagens.

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Silva, Paulo Renato Baliza, Arlindo Rodrigues Galvão Filho, Heber Valdo Nogueira, Igor Savioli Flores, and Clarimar José Coelho. "Classificação de Espécies de Pimentas Empregando Análise de Imagens Digitais de Componentes Principais." Revista Arithmós - Revista da Escola de Ciências Exatas e da Computação 1, no. 1 (2019): 18. http://dx.doi.org/10.18224/arithmos.v1i1.6856.

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Abstract:

O objetivo do trabalho é a classificação automática de imagens de pimentas por espécie. A classificação é feita empregando a análise de componentes principais (Principal Component Analysis, PCA) a partir de um conjunto de dados de 345 imagens de pimentas no padrão vermelho, verde e azul (Red, Green, Blue, RGB) obtidas com a câmera JAI AD-080GE. Os resultados obtidos mostram uma acurácia de 72,97% do modelo proposto para classificação das pimentas.

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Resende, Marcos Ribeiro, Liedi Légi Barianni Bernucci, and José Alberto Quintanilha. "Classificação híbrida: pixel a pixel e baseada em objetos para o monitoramento da condição da superfície dos pavimentos rodoviários." Boletim de Ciências Geodésicas 18, no. 3 (2012): 397–420. http://dx.doi.org/10.1590/s1982-21702012000300004.

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Abstract:

Monitorar a condição de uso de toda a extensão das rodovias brasileiras é tarefa dispendiosa e demorada. Este trabalho trata de novas técnicas que permitem o levantamento da condição da superfície dos pavimentos rodoviários de forma ágil utilizando imagens hiperespectrais de sensor digital aeroembarcado. Nos últimos anos, um número crescente de imagens de alta resolução espacial tem surgido no mercado mundial com o aparecimento dos novos satélites e sensores aeroembarcados de sensoriamento remoto. Propõe-se uma metodologia para identificação dos pavimentos asfálticos e classificação das principais ocorrências dos defeitos na superfície do pavimento. A primeira etapa da metodologia é a identificação da superfície asfáltica na imagem, utilizando uma classificação híbrida baseada inicialmente em pixel e depois refinada por objetos. A segunda etapa da metodologia é a identificação e classificação das ocorrências dos principais defeitos nos pavimentos flexíveis que são observáveis nas imagens de alta resolução espacial. Esta última etapa faz uso intensivo das novas técnicas de classificação de imagens baseadas em objetos. O resultado final é a geração de índices da condição da superfície do pavimento a partir das imagens que possam ser comparados com os indicadores vigentes da condição da superfície do pavimento já normatizados pelos órgãos competentes no país.

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Silva Junior, Carlos A. da, Thiago Frank, and Taíssa C. S. Rodrigues. "Discriminação de áreas de soja por meio de imagens EVI/MODIS e análise baseada em geo-objeto." Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental 18, no. 1 (2014): 44–53. http://dx.doi.org/10.1590/s1415-43662014000100007.

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Abstract:

Neste trabalho objetivou-se estimar e mapear áreas plantadas com soja [Glycine max (L.) Merr.] por meio de imagens multitemporais EVI/MODIS e classificação de imagens baseada em geo-objeto. A área de estudo compreendeu o Sul do estado do Maranhão. Para o mapeamento das lavouras de soja foram utilizados o índice de vegetação realçado (EVI) e o índice de valorização das culturas (CEI) para a classificação das imagens do sistema-sensor Terra/MODIS. Para tal cálculo foram utilizadas doze imagens compreendendo entressafra e safra da cultura, conforme calendário agrícola do Estado. Além disto, foi empregada a segmentação utilizando-se parâmetros de escala 250, os algoritmos "classification" e "merge region" e extração de atributos para classificação baseada em geo-objeto. Foram empregados, para avaliar a precisão da classificação, os parâmetros Kappa e Exatidão Global e nas suas resultantes foi aplicado o teste Z; logo, foram estabelecidos, como hipótese nula (H0) a igualdade dos índices e o inverso para suas diferenças (H1), a um nível de 0,05 de significância. Os resultados obtidos indicam que a metodologia proposta se mostrou eficiente para mapeamento da soja, com 0,89 para o parâmetro Kappa.

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Rudorff, Conrado de Moraes, Rodrigo Rizzi, Bernardo Friedrich Theodor Rudorff, Luciana Miura Sugawara, and Carlos Antônio Oliveira Vieira. "Superfícies de resposta espectro-temporal de imagens do sensor MODIS para classificação de área de soja no Estado do Rio Grande do Sul." Ciência Rural 37, no. 1 (2007): 118–25. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-84782007000100019.

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Abstract:

Este trabalho objetivou avaliar o potencial e as limitações das imagens MODIS para classificação e estimativa de área de soja por meio do método de superfície de resposta espectro-temporal (Spectral-Temporal Response Surface - STRS). Um mapa temático das áreas com soja, oriundo da classificação de imagens Landsat do Estado do Rio Grande do Sul, foi utilizado como referência para auxiliar na orientação da amostragem dos pixels de treinamento e para a comparação dos resultados. Seis imagens compostas do sensor MODIS foram utilizadas para a classificação supervisionada da área de soja por meio do algoritmo de máxima verossimilhança (MAXVER) adaptado ao método STRS. Os resultados foram avaliados pelo coeficiente Kappa para a totalidade da área em estudo e também para uma região de latifúndios e outra de minifúndios. O método STRS subestimou em 6,6% a área de soja para toda a região estudada, sendo que a estatística Kappa foi de 0,503. Para as regiões de latifúndios e minifúndios, a área de soja foi superestimada em 8% (Kappa=0,424) e subestimada em 43,4% (Kappa=0,358), respectivamente. As imagens MODIS, por meio do método STRS, demonstraram ter potencial para classificar a área de soja, principalmente em regiões de latifúndios. Em regiões de minifúndios, a correta identificação e classificação das áreas de soja mostrou-se pouco eficiente em razão da baixa resolução espacial das imagens MODIS.

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Justino, Rodrigo Cesário, Marcos Roberto Martines, and Fernando Shinji Kawakubo. "Classificação do Uso da Terra e Cobertura Vegetal Utilizando Técnicas de Mineração de Dados." Geography Department University of Sao Paulo 33 (August 23, 2017): 36. http://dx.doi.org/10.11606/rdg.v33i0.122888.

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Abstract:

O objetivo deste estudo é apresentar o mapeamento do uso da Terra e cobertura vegetal utilizando técnicas de mineração de dados. A área teste selecionada corresponde à bacia do Rio São Tomé, localizada na região de Alfenas, sul do estado de Minas Gerais. Para a realização deste estudo, foram utilizadas imagens multiespectrais geradas pelo sensor Linear Imaging Self-Scanner (LISS III) a bordo do satélite Indian Resource Satellite (IRS). A classificação das imagens foi feita utilizando o aplicativo Geographic Data Mining Analyst (GeoDMA) que possui algoritmos para segmentação de imagens, extração de atributos, seleção de feições e classificação. A análise dos resultados foi feita de maneira visual e quantitativa por meio de uma matriz de confusão. Para a geração desta matriz, 3000 pontos de referência foram coletados de maneira totalmente aleatória. Os resultados desta pesquisa mostraram o grande potencial da técnica de mineração de dados na classificação do uso da Terra e cobertura vegetal. As principais vantagens observadas de sua utilização foram: (1) permitiu incorporar no processo de classificação um grande número de variáveis tanto espectrais, espaciais quanto atributos do relevo; (2) simplificou a interpretação das regras de classificação por meio dos resultados das árvores de decisão; (3) gerou uma classificação consistente.

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QUEIROZ, Túlio Barroso, Rita dos Santos SOUSA, Talita BALDIN, et al. "AVALIAÇÃO DO DESEMPENHO DA CLASSIFICAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA A PARTIR DE IMAGENS LANDSAT 8 E RAPIDEYE NA REGIÃO CENTRAL DO RIO GRANDE DO SUL." Geosciences = Geociências 36, no. 3 (2017): 569–78. http://dx.doi.org/10.5016/geociencias.v36i3.11910.

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Abstract:

Imagens digitais com diferentes resoluções espaciais podem ser utilizadas para conhecer a dinâmica do uso e cobertura da superfície terrestre. O Planalto Meridional Sul-rio-grandense apresenta diversificada ocupação do solo, assim, imagens obtidas dessa região podem apresentar comportamento espectral diferenciado. Desse modo, este estudo teve como objetivo avaliar a classificação temática do uso e cobertura da terra na região central do Rio Grande do Sul por meio de imagens de média (OLI/Landsat 8) e alta (REIS/RapidEye) resolução espacial. As classes temáticas (CT) foram identificadas e quantificadas com auxílio do software Spring v.5.1.8 e avaliadas pela distribuição de 200 pontos aleatórios com o uso do QGis v.2.10.1. Na área estudada as CT’s mais representativas em ambos os sensores foram agricultura e floresta nativa. As classes menos representativas para o Landsat 8 foram água e solo exposto e para o RapidEye água e floresta plantada. O sistema de classificação resultou em quociente Kappa de 0,59% (bom) e 0,73% (muito bom), para as imagens Landsat 8 e RapidEye, respectivamente. A utilização de ambas as imagens foi satisfatória para a classificação de uso do solo adotada neste estudo, entretanto, as imagens RapidEye são mais adequadas para classificações que necessitam maior detalhamento da área.

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Francisco, Cristiane Nunes, and Cláudia Maria de Almeida. "Interpretação de imagens orbitais por meio de sistema especialista para o mapeamento de cobertura da terra em região montanhosa." Sociedade & Natureza 24, no. 2 (2012): 283–302. http://dx.doi.org/10.1590/s1982-45132012000200009.

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Abstract:

Mapas de cobertura da terra constituem uma importante fonte de dados para a elaboração de diagnóstico, ordenamento e gestão do território, sendo fundamentais em projetos de zoneamentos, estudos de impactos ambientais, mapeamentos de áreas de riscos, entre outras aplicações. Em geral, são elaborados com base na interpretação de imagens aerotransportadas ou orbitais e/ou na análise de documentos cartográficos, conjugadas a trabalhos de campo. As técnicas tradicionais de classificação de imagens baseiam-se na análise pixel a pixel ou por regiões, enfocando as diferenças espectrais para extração de informações. A abordagem de análise de imagens baseada em objeto (OBIA), embora se utilize de regiões, representa um avanço em relação às classificações tradicionais por regiões, pois pressupõe necessariamente a existência de um modelo de conhecimento (rede semântica) atrelado ao processo de interpretação da cena, que explicita o conhecimento do intérprete, aproximando-se dos processos cognitivos humanos de interpretação. Este artigo tem como objetivo analisar a classificação de cobertura da terra feita a partir de imagens orbitais por meio de OBIA. Foram utilizados atributos estatísticos e texturais extraídos de imagens ALOS/AVNIR fusionadas com imagens ALOS/PRISM e de dados de relevo do banco de dados geomorfométricos TOPODATA. A área de estudo foi o município de Nova Friburgo, situado na região serrana do Rio de Janeiro. Para a validação da classificação, foi utilizado o índice Kappa, que confronta amostras classificadas com a verdade de campo. O valor do Kappa obtido neste trabalho alcançou 0,85, sendo superior aos encontrados em trabalhos similares que utilizam técnicas tradicionais de classificação.

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Silva, Marco Aurélio Oliveira da, and Frederico dos Santos Liporace. "DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE NUVEM E SOMBRA DE NUVEM EM IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO." Boletim de Ciências Geodésicas 22, no. 2 (2016): 369–88. http://dx.doi.org/10.1590/s1982-21702016000200021.

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Abstract:

Nesse trabalho é apresentada uma metodologia para a detecção automática de nuvem e sombra de nuvem em imagens de sensores que atuam na faixa do visível e do infravermelho próximo. O trabalho visa à detecção em imagens do sensor AWFI que estará a bordo do satélite AMAZONIA-1. O método de detecção de nuvem baseia-se na aplicação de três filtros. Valores de NDVI, WI e HOT, calculados a partir das reflectâncias das bandas espectrais, são usados na detecção. A detecção de sombra de nuvem é feita a partir da integração das máscaras de pixeis escuros e água com a imagem resultante da diferença entre a cena a ser classificada e uma referência da mesma região, idealmente sem nuvens e bem registrada. Na inexistência de imagens AWFI, visto que o satélite se encontra em fase de construção, os testes foram conduzidos com imagens LANDSAT-5 TM. A acurácia média da classificação de nuvem foi de 88.70% e da classificação de sombra de nuvem de 75.03%. A acurácia global da classificação mostrou que mais de 90% dos pixeis das imagens problemáticas selecionadas para o teste foram classificados corretamente como nuvem, não nuvem, sombra e não sombra

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Xavier, Laura Cristina Moura, Carlos Alberto Matias De Abreu Júnior, George Deroco Martins, João Vitor Meza Bravo, and Bruno Sérgio Vieira. "Potencial de imagens multiespectrais sentinel 2 na detecção de nematoides na cultura cafeeira." Revista Brasileira de Geomática 7, no. 2 (2019): 095. http://dx.doi.org/10.3895/rbgeo.v7n2.8701.

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Abstract:

Neste trabalho, avaliou-se o potencial do uso de imagens multiespectrais livres para identificar a infecção por nematoides em uma lavoura cafeeira. Adotou-se uma área de estudo com ocorrência infecção por nematoides (N. paranaenses) na cultura cafeeira. Em segundo lugar, analisou-se a variação da resposta espectral do café infectados e sadio, em bandas do satélite Sentinel 2. Como hipótese, esperava-se que plantas saudáveisrespondessem diferentemente das sadias. Assim, detectamos bandas cuja variação na refletância poderia auxiliar no processo de classificação de imagens. Assim, detectou-se essas variações, observando as bandas (vermelha, IVP, vermelho limítrofe 3-4). Posteriormente, fizemos a classificação da imagem (rede neural) aplicando diferentes combinações de imagens, considerando os resultados da etapa anterior, além de uma imagem representando o índice NDVI. A combinação das bandas Red, NIR e NDVI como entrada de classificação proporcionou o melhor resultado quando comparado com as outras combinações. Essa combinação permitiu detectar áreas de infecção por nematoides e realizar a classificação da imagem com 97,91% de acurácia. Portanto, obteve-se o potencial positivo do uso de imagens livres do Sentinel 2 para identificar infecções por nematoides em lavouras cafeeiras. Este é um resultado notável, uma vez que se produziu uma solução inovadora, de baixo custo e confiante.

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Yunes Filho, Paulo Roberto Miziara, Miguel Viana Pereira Filho, Fabiano Cortese Paula Gomes, et al. "Classificando fraturas do rádio com raio-X e tomografia." Acta Ortopédica Brasileira 17, no. 2 (2009): 9–13. http://dx.doi.org/10.1590/s1413-78522009000200001.

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Abstract:

INTRODUÇÃO: Este estudo avaliou a confiabilidade interobservador da radiografia simples versus tomografia computadorizada para as classificações Universal e AO em fraturas do rádio distal. PACIENTES e MÉTODOS: Cinco observadores classificaram 21 fraturas do rádio distal utilizando radiografias e tomografias independentemente. O índice Kappa foi utilizado para estabelecer o nível de concordância entre os observadores. RESULTADOS: A confiabilidade interobservador da classificação Universal foi moderada e a confiabilidade interobservador da classificação AO foi baixa. Reduzindo a clas-sificação AO a nove categorias e às três categorias básicas houve melhora do nível de confiabilidade para "moderado". Não houve diferença entre a confiabilidade interobservador da classificação Universal baseada em imagens radiográficas em comparação com a classificação Universal baseada em imagens tomográficas. A confiabilidade interobservador da classificação AO baseada em radiografias simples foi significativamente maior que a confiabilidade interobservador da classificação AO baseada apenas em tomografias computadorizadas. CONCLUSÃO: A partir destes dados, concluímos que classificar fraturas do rádio distal utilizando tomografias computadorizadas sem o auxílio das radiografias simples não traz benefício.

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Junior, Hugo Teruya, Antonio Conceição Paranhos Filho, Giancarlo Lastoria, Liliane Candida Correa, Alexandre Augusto Moreira Lajo, and Fabrício Bau Dalmas. "Contribuição da Classificação Orientada a Objeto em Áreas Urbanas." Revista Principia - Divulgação Científica e Tecnológica do IFPB 1, no. 32 (2016): 26. http://dx.doi.org/10.18265/1517-03062015v1n32p26-34.

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Abstract:

A disponibilização nos últimos anos de imagens obtidas por meio de sensores embarcados em satélites, com alta resolução espacial e radiométrica, possibilitou ao Sensoriamento Remoto utilizar essas imagens nos estudos urbanos. Como ferramenta para trabalhar com essas imagens, a classificação orientada ao objeto destaca-se pela possibilidade de se utilizar variáveis de forma e arranjo espacial, somando informações da resposta espectral dos objetos. O presente trabalho consistiu na aplicação dessa técnica em uma imagem IKONOS II do Município de Costa Rica, MS. Como resultado, foi gerada a classificação da imagem em três diferentes níveis hierárquicos, da mais geral, separando apenas o que é urbano e não urbano, a mais específica, distinguindo áreas edificadas e não edificadas

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Khoury Junior, Joseph Kalil, Francisco de Assis de Carvalho Pinto, Nerilson Terra dos Santos, Ricardo Marius Della Lúcia, and Eduardo Eiji Maeda. "Análise discriminante paramétrica para reconhecimento de defeitos em tábuas de eucalipto utilizando imagens digitais." Revista Árvore 29, no. 2 (2005): 299–309. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-67622005000200013.

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Abstract:

A indústria de madeira tem dispensado especial atenção às etapas de classificação e seleção de madeira serrada. Sistemas de Visão Artificial têm sido propostos para automação dessas etapas na indústria. A identificação de características apropriadas para discriminar os defeitos da madeira em imagens digitais é um dos maiores desafios no desenvolvimento desta tecnologia. O objetivo deste trabalho foi avaliar, por meio de técnicas de análise multivariada, a capacidade de discriminar defeitos em tábuas de eucalipto, utilizando-se as características de percentis de imagens coloridas. Foram realizadas análises discriminantes linear e quadrática para classificação de defeitos e madeira limpa em imagens digitais de tábuas de eucaliptos. As características de percentis do histograma das bandas do vermelho, verde e azul, retiradas de dois tamanhos de blocos de imagens, foram utilizadas para desenvolvimento e teste das funções discriminantes. Foram usados 492 blocos, contendo os 12 defeitos estudados e madeira limpa, retirados das imagens de 40 tábuas amostradas aleatoriamente. As características foram analisadas com seus valores originais, escores dos componentes principais e escores das variáveis canônicas. Os menores erros globais de classificação foram 19 e 24% para funções discriminantes lineares com os escores das variáveis canônicas para tamanho de bloco de 64 x 64 e 32 x 32 pixels, respectivamente. Tendo em vista a magnitude desses erros, as características de percentis foram consideradas adequadas para discriminar defeitos e madeira limpa em imagens digitais.

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Grande, Thallita Oliveira de, Tati de Almeida, and Rejane Ennes Cicerelli. "Classificação orientada a objeto em associação às ferramentas reflectância acumulada e mineração de dados." Pesquisa Agropecuária Brasileira 51, no. 12 (2016): 1983–91. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-204x2016001200009.

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Abstract:

Resumo: O objetivo deste trabalho foi utilizar as técnicas de reflectância acumulada e mineração de dados, seguidas por classificação orientada a objeto, em imagens do sensor Operational Land Imager (OLI), satélite Landsat 8, para a classificação de vegetação nativa e cobertura agropecuária do Cerrado. Quatro imagens de reflectância foram utilizadas para a discriminação de seis classes - agricultura, pecuária, campo limpo úmido, savana, floresta e campo -, para a classificação do Parque Nacional das Emas, no Estado de Goiás, e adjacências. As imagens foram segmentadas para a extração de atributos espectrais de amostras e a aplicação de combinações de atributos (média + moda, todos os atributos) na mineração de dados. O programa Weka foi utilizado para a construção das árvores de decisão. Essa metodologia indicou que a diferenciação entre alvos aumentou a partir da acumulação temporal da reflectância, em todas as bandas e as classes, e a melhor imagem foi aquela do somatório das quatro datas. A classificação baseada na associação de atributos média + moda não apresentou impedimentos no processamento das regras de decisão, diferentemente da associação de todos os atributos. A classificação média + moda apresentou acurácia satisfatória (exatidão global, 69%; Kappa, 58%; e TAU, 63%). A integração dessas técnicas apresenta potencial para a diferenciação de vegetação nativa e antrópica do Cerrado.

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Francisco, Cristiane Nunes, and Cláudia Maria de Almeida. "Avaliação de desempenho de atributos estatísticos e texturais em uma classificação de cobertura da terra baseada em objeto." Boletim de Ciências Geodésicas 18, no. 2 (2012): 302–26. http://dx.doi.org/10.1590/s1982-21702012000200008.

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Abstract:

Este artigo tem como objetivo avaliar o desempenho de duas redes semânticas geradas por mineração de dados para a classificação de cobertura da terra por meio de análise de imagens baseada em objetos geográficos (GEographic Object-Based Image Analysis - GEOBIA). Para isto, uma rede utilizou-se de descritores estatísticos e texturais, e a outra, apenas de descritores estatísticos. A base de dados foi constituída de imagens ALOS/AVNIR fusionadas com imagens ALOS/PRISM e dados de relevo provenientes do banco de dados TOPODATA. A área de estudo corresponde ao município de Nova Friburgo, com 933 km², localizado na região serrana do estado do Rio de Janeiro. O índice Kappa alcançado pela classificação baseada em árvore de decisão composta por descritores estatísticos e texturais foi de 0,81, enquanto que este valor para a classificação derivada apenas de descritores estatísticos foi de 0,84. Considerando os índices alcançados, conclui-se que ambos os resultados apresentam excelente qualidade quanto à acurácia da classificação. O teste de hipótese entre os dois índices mostra, com nível de significância de 5%, que não há diferenças entre as duas classificações quanto à acurácia.

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Ferreira, Elizabeth, Jacinto Pereira Santos, Antônio Carlos Barreto, and Antonio Augusto Aguilar Dantas. "Identificação de fragmentos de floresta nativa, por diferentes intérpretes, com a utilização de imagens landsat e cbers em lavras, MG." Ciência e Agrotecnologia 29, no. 3 (2005): 649–56. http://dx.doi.org/10.1590/s1413-70542005000300021.

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Abstract:

Neste trabalho, as imagens dos satélites Landsat 7 e Cbers 2 foram analisadas com o objetivo de identificar áreas com fragmentos de floresta semidecídua e de avaliar a exatidão da classificação feita por diferentes intérpretes e técnicas de interpretação. O estudo foi realizado em Lavras, MG, utilizando o SIG-SPRING, que possui recursos para realização da classificação digital e visual. Na comparação das diferentes classificações e avaliação da exatidão, foram empregadas as exatidões global, do consumidor, do produtor e o coeficiente Kappa. Pelos resultados, verificou-se que a exatidão global foi maior que 90% e o coeficiente Kappa variou de 50% a 77% nas comparações feitas por diferentes intérpretes, em imagens Landsat e Cbers. Os mapas de fragmentos de vegetação produzidos com base na classificação digital das imagens Cbers e Landsat apresentaram alta porcentagem de áreas comuns e os intérpretes produziram diferentes mapas, porém, aqueles gerados pela imagem Cbers apresentaram a melhor concordância entre as classificações.

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Xaud, Maristela Ramalho, and José Carlos Neves Epiphanio. "Dinâmica do uso e cobertura da terra no sudeste de Roraima utilizando técnicas de detecção de mudanças." Acta Amazonica 44, no. 1 (2014): 107–20. http://dx.doi.org/10.1590/s0044-59672014000100011.

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Abstract:

A ocupação e consolidação do território na Amazônia apresentam diferentes características relacionadas à dinâmica das conversões de uso e cobertura da terra, que podem ser analisadas utilizando imagens orbitais de sensoriamento remoto. O objetivo do presente trabalho foi avaliar os produtos de detecção de mudanças gerados por análise de vetor de mudança (AVM) e subtração de imagens, a partir de imagens-fração derivadas das imagens ópticas TM/Landsat, para o estudo das conversões de uso e cobertura da terra presentes em área de colonização agrícola na região sudeste de Roraima. Analisaram-se as imagens de mudança provenientes da aplicação do AVM (magnitude, alfa e beta) e da subtração das imagens-fração (solo, sombra e vegetação) quanto à sua capacidade de identificar e discriminar as conversões existentes, de acordo com levantamento de campo. Foram testados dois algoritmos de classificação de imagens do tipo supervisionado, Bhattacharyya e Support Vector Machine. Foram feitos agrupamentos para otimizar a identificação das conversões nas classificações testadas. Houve melhor desempenho do classificador por regiões Bhattacharyya na discriminação das conversões. A utilização das imagens-diferença das frações como informação de entrada para o classificador apresentou qualidade de classificação muito boa ou excelente, sendo superior às classificações utilizando os produtos AVM, isoladamente ou em conjunto com as imagens-diferença.

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Puertas, Eduardo Barros, Hélio Yamashita, Valdeci Manoel de Oliveira, and Paulo Satiro de Souza. "Classificação por ressonância magnética da degeneração do disco intervertebral." Acta Ortopédica Brasileira 17, no. 1 (2009): 46–49. http://dx.doi.org/10.1590/s1413-78522009000100009.

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Abstract:

Os autores propõem uma análise da degeneração dos discos intervertebrais de cadáveres através de exame de ressonância magnética. Foram coletadas nove peças de coluna lombar de cadáveres frescos as quais foram submetidas a exame de ressonância magnética. As imagens foram analisadas e classificadas de acordo com o grau de degeneração sendo proposta uma subdivisão no tipo IV em IV-a e IV -b. A análise de 44 discos intervertebrais encontrou uma distribuição de 4,5% do tipo I, 40,9% do tipo II, 32% do tipo III e 18% do tipo IV-a. Houve 4,5% em que não houve concenso entre os examinadores. Os autores concluíram que a perda do sinal do disco nas imagens ponderadas em T2 pode ser correlacionada com a progressiva degeneração do disco. A correlação das alterações encontradas nas imagens produzidas pela ressonância magnética devem ser padronizadas e classificadas para sua melhor compreensão.

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Gomes, Otávio da Fonseca Martins, Paulo Roberto Lopes Lima, Daisiana Frozi Brisola, Bruna Maria da Cunha Gomes, Ariella Vianna Fontes, and Sidnei Paciornik. "Classificação MORFOLÓGICA de AREIAS RECICLADAS por análise de imagens." Tecnologia em Metalurgia e Materiais 8, no. 4 (2011): 267–72. http://dx.doi.org/10.4322/tmm.2011.042.

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Mattos, Kélli Renata Corrêa de, Wilttom Alves Ribeiro, and Roque Ismael Da Costa Güllich. "Análise do conteúdo de Botânica nos livros didáticos de Biologia do Ensino Médio." Amazônia: Revista de Educação em Ciências e Matemáticas 15, no. 34 (2019): 210. http://dx.doi.org/10.18542/amazrecm.v15i34.7046.

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Abstract:

O artigo apresenta uma pesquisa nos Livros Didáticos de Biologia do Ensino Médio sobre a abordagem do conteúdo de Botânica. A pesquisa documental constou da análise de conteúdo de sete livros, em que foram investigados: 1- o quantitativo de páginas destinadas a cada subárea da Botânica; 2- a funcionalidade das imagens nos livros; 3- as correlações entre os conteúdos; 4- erros e defasagens conceituais. Com a análise percebemos que o conteúdo de classificação vegetal, é o mais apresentado nos livros didáticos, seguido de fisiologia. Enquanto que, em relação as imagens, foram identificadas um significativo número de imagens informativas, representando 97%, as inoperantes 2% e as reflexivas apenas 1%, do total das imagens presentes no capítulo de Botânica, nos LD. A correlação entre conteúdos mais encontrada foi de anatomia e fisiologia com 34%. Às poucas defasagens encontradas nos livros estão ligadas ao conteúdo de classificação.

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Fernandes, Rener Ribeiro, Gustavo Manzon Nunes, and Thiago Sanna Freire Silva. "Classificação orientada a objetos aplicada na caracterização da cobertura da terra no Araguaia." Pesquisa Agropecuária Brasileira 47, no. 9 (2012): 1251–60. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-204x2012000900010.

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Abstract:

O objetivo deste trabalho foi utilizar a classificação orientada a objetos em imagens TM/ Landsat‑5, para caracterizar classes de uso e cobertura da terra, na região do Médio Araguaia. A cena 223/068, adquirida em 5/9/2010, foi submetida a correção radiométrica, atmosférica e geométrica, como etapas de pré‑processamento. Em seguida, foram geradas duas imagens por meio das matemáticas de bandas espectrais do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e do índice de água por diferença normalizada modificado (MNDWI), utilizados na classificação de imagens. Para a segmentação destas, utilizaram-se os parâmetros de escala 250, 200, 150, 100, 50, os algoritmos "assign class" e "nearest neighbor", e os descritores de média, área e relação de borda. Foi empregada matriz de confusão, para avaliar a acurácia da classificação, por meio do coeficiente de exatidão global e do índice de concordância Kappa. A exatidão global para o mapeamento foi de 83,3%, com coeficiente Kappa de 0,72. A classificação foi feita quanto às fitofisionomias do Cerrado, ao uso antrópico e urbano da terra, a corpos d'água e a bancos de areia. As matemáticas de bandas espectrais utilizadas apresentam resultados promissores no delineamento das classes de cobertura da terra no Araguaia.

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Garofalo, Danilo Francisco Trovo, Cassiano Gustavo Messias, Veraldo Liesenberg, Édson Luis Bolfe, and Marcos César Ferreira. "Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático." Pesquisa Agropecuária Brasileira 50, no. 7 (2015): 593–604. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-204x2015000700009.

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Abstract:

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho dos classificadores digitais SVM e K-NN para a classificação orientada a objeto em imagens Landsat-8, aplicados ao mapeamento de uso e cobertura do solo da Alta Bacia do Rio Piracicaba-Jaguari, MG. A etapa de pré-processamento contou com a conversão radiométrica e a minimização dos efeitos atmosféricos. Em seguida, foi feita a fusão das bandas multiespectrais (30 m) com a banda pancromática (15 m). Com base em composições RGB e inspeções de campo, definiram-se 15 classes de uso e cobertura do solo. Para a segmentação de bordas, aplicaram-se os limiares 10 e 60 para as configurações de segmentação e união no aplicativo ENVI. A classificação foi feita usando SVM e K-NN. Ambos os classificadores apresentaram elevados valores de índice Kappa (k): 0,92 para SVM e 0,86 para K-NN, significativamente diferentes entre si a 95% de probabilidade. Uma significativa melhoria foi observada para SVM, na classificação correta de diferentes tipologias florestais. A classificação orientada a objetos é amplamente aplicada em imagens de alta resolução espacial; no entanto, os resultados obtidos no presente trabalho mostram a robustez do método também para imagens de média resolução espacial.

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Antunes, Fernando De Souza, Luciana Viana Neves, Kairo Da Silva Santos, and Alan José Salomão Graça. "Análise da integração entre Sensoriamento Remoto e SIG na classificação da cobertura da terra em Duque de Caxias/RJ." Revista Brasileira de Geomática 5, no. 1 (2017): 82. http://dx.doi.org/10.3895/rbgeo.v5n1.5503.

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Abstract:

A análise de imagens de Sensoriamento Remoto baseada em objetos geográficos, também conhecida como GEOBIA, constitui uma das áreas mais promissoras de pesquisas em Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens. Nesta perspectiva, o presente trabalho tem como proposta explorar algumas abordagens práticas sobre o processo de classificação de imagens baseada em objetos integrada com SIG, com o intuito de gerar um mapeamento de cobertura da terra do município de Duque de Caxias/RJ, utilizando uma cena do sensor OLI do satélite Landsat8. Na imagem utilizada, foi feita a correção atmosférica utilizando o módulo ATCOR2 e, posteriormente a fusão das bandas RGB com a banda pancromática. A segmentação foi feita com segmentador Multiresolution Segmentatione a classificação utilizando a chave: vegetação densa; vegetação rasteira; urbano; solo exposto; e água. Após a validação do mapeamento gerado pela modelagem do conhecimento, foram obtidos resultados para o índice Kappa (90,83%), exatidão global (93%) e precisão de classe, onde o menor resultado foi de solo exposto, com 83,33%. Entende-se que a imagem OLI/Landsat8 é um bom produto para classificação de imagens a nível municipal. Além disso, entende-se que a integração SIG/Sensoriamento Remoto é uma alternativa para dificuldades encontradas na modelagem do conhecimento.

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Serra, Janilci Silva, and Marcelino Silva Farias Filho. "EXPANSÃO URBANA E IMPACTOS AMBIENTAIS NA ZONA COSTEIRA NORTE DO MUNICÍPIO DE SÃO LUÍS (MA)." Raega - O Espaço Geográfico em Análise 46, no. 1 (2019): 25. http://dx.doi.org/10.5380/raega.v46i1.52552.

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Abstract:

Este estudo tem por finalidade analisar a alteração do uso e ocupação da Zona Costeira Norte de São Luís(MA) e identificar os principais impactos ambientais que surgiram a partir da transformação do espaço natural desta região verificando as normas e diretrizes estabelecidas nos instrumentos de gestão urbana ( lei de Zoneamento, Parcelamento, Uso e Ocupação do Solo, Plano Diretor e a lei Orgânica de São Luís). Para a análise da alteração do uso e ocupação foi feito a classificação de imagens de satélite, foram utilizados imagens multiespectrais do sensor TM (Thematic Mapper) a bordo do satélite Landsat 5, a classificação foi realizada em ambiente SIG (Sistema de informações Geográficas), foram utilizadas 2 imagens referentes aos dias 20/06/1984 e 04/02/2010, na classificação foram mapeadas 5 classes (urbano, vegetação, solo exposto e água). Os resultados mostraram que houve significativa redução da área com vegetação em consequência do intenso processo de expansão urbana, em 1984 a área urbana ocupava um total de 29,27% da área e em 2010 ocupava um total de 56,26%.

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Gonçalves, Julio Cesar, and Tania Mezzadri Centeno. "Utilização de Técnicas de Processamento de Imagens e Classificação de Padrões no Reconhecimento de Dígitos em Imagens de Medidores de Consumo de Gás Natural." Abakós 5, no. 2 (2017): 59. http://dx.doi.org/10.5752/p.2316-9451.2017v5n2p59.

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Abstract:

<p>Este trabalho propõe uma abordagem que emprega técnicas de processamento de imagens e classificação de padrões para o reconhecimento de dígitos apresentados no contador de consumo de medidores de gás natural. Tais imagens são obtidas em campo a partir de condições reais de operação, diferentemente da maioria das abordagens encontradas na literatura que se baseiam em imagens adquiridas em ambientes controlados. Inicialmente, o contador de consumo é segmentado por técnicas de processamento de imagens. A segmentação é realizada com base no espaço de cor HSL da imagem, diferentemente da maioria dos trabalhos apresentados na literatura, que utilizam imagens em tons de cinza. Em seguida, os dígitos são individualmente segmentados e suas características são extraídas de modo a compor uma base de conhecimento. Esta base serve de apoio para realizar a classificação e o reconhecimento dos dígitos. A metodologia mostrou-se promissora neste cenário, chegando a alcançar 95% de taxa de acerto no reconhecimento dos dígitos. Apresentou menos de 5% de falha no processo de segmentação do contador de consumo, considerando-se uma base com 903 imagens de medidores de gás.</p>

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Batiston, Eduardo Roberto, Fernando Pelisser, and Rodrigo Walnier. "Análise de acabamento superficial em elementos pré-fabricados de concreto." HOLOS 8 (December 31, 2018): 233–43. http://dx.doi.org/10.15628/holos.2018.7693.

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Abstract:

O concreto pré-fabricado é um sistema construtivo que possibilita uma rápida execução, controle de qualidade e que facilita a racionalização da obra. Contudo o nível de defeitos e a qualidade do acabamento das peças são determinados qualitativamente através de inspeção visual e comparativos com padrões fotográficos. O objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para a classificação da qualidade superficial das peças de concreto pré-fabricadas através da análise de imagens, reduzindo assim o caráter subjetivo e melhorando o processo na planta de produção. Para isto foram moldadas peças pré-fabricadas com concreto produzido em central. As imagens foram coletadas em pontos pré-definidos e analisadas individualmente por um software de analise de imagens, “image tool”. Após um tratamento prévio nas imagens foi possível determinar a quantidade superficial de bolhas e defeitos, e a variação dimensional dos mesmos. Foi realizada então uma comparação com as imagens fornecidas pelo Guide for surface finish of formed concrete do qual foi compilada uma tabela de distribuição de tamanho e densidade de defeitos. O processo de classificação da qualidade superficial das peças de concreto pré-fabricados pôde assim ser obtido de maneira sistemática utilizando-se a análise de imagens.

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Gomes, José Marcelo, Francisco de Assis de Carvalho Pinto, Ricardo Marius Della Lucia, and Joseph Kalil Khoury Junior. "Desenvolvimento e avaliação de um protótipo classificador de tábuas usando técnicas de visão artificial." Revista Árvore 32, no. 5 (2008): 949–59. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-67622008000500020.

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Abstract:

A classe de qualidade de uma peça de madeira serrada é determinada pelos defeitos apresentados e por algumas características associadas a eles, como: dimensões da peça e dos defeitos, posição dos defeitos, quantidade e tipo. Os objetivos deste trabalho foram desenvolver e avaliar um protótipo para classificação de tábuas de madeira de eucalipto, com base em imagens digitais, composto por uma esteira rolante onde são inseridas as tábuas para obtenção das imagens de suas faces. O protótipo pode utilizar tanto a norma da Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT) quanto a norma comercial de uma serraria. O processo pode ser acompanhado no microcomputador, que apresenta em seguida a imagem da tábua com o resultado final de sua classificação. A taxa de acerto no processo de classificação foi de 64,3%, usando-se a norma da ABNT, e de 81,0% com o emprego da norma comercial. A produtividade do protótipo desenvolvido foi de 7,9 m³ h-1, na classificação de madeira serrada de eucalipto.

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Renó, Vivian Fróes, Evlyn Marcia Leão Moraes Novo, Raimundo Almeida-Filho, and Chieno Suemitsu. "Mapeamento da antiga cobertura vegetal de várzea do Baixo Amazonas a partir de imagens históricas (1975-1981) do Sensor MSS-Landsat." Acta Amazonica 41, no. 1 (2011): 47–56. http://dx.doi.org/10.1590/s0044-59672011000100006.

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Abstract:

Este estudo apresenta um mapa da cobertura vegetal da planície de inundação do Rio Amazonas entre as cidades de Parintins (AM) e Almeirim (PA), com base em imagens Landsat-MSS adquiridas entre 1975 e 1981. O processamento digital dessas imagens envolveu a transformação para imagens-fração de vegetação, solo e água escura (sombra), seguido da aplicação de técnicas de segmentação e classificação por região. O mapa resultante da classificação foi organizado em quatro classes de cobertura do solo: floresta de várzea, vegetação não-florestal de várzea, solo exposto e água aberta. A precisão do mapa foi estimada a partir de dois tipos de informações coletadas em campo: 1) pontos de descrição: para validação das classes de cobertura não sujeitas a grandes alterações, como é o caso dos corpos d'água permanentes, e identificação de indicadores dos tipos de cobertura original presentes na paisagem na ocasião da obtenção das imagens (72 pontos); 2) entrevistas com moradores antigos para a recuperação da memória sobre a cobertura vegetal existente há 30 anos (44 questionários). Ao todo foram coletadas informações em 116 pontos distribuídos ao longo da área de estudo. Esses pontos foram utilizados para calcular o Índice Kappa de concordância entre os dados de campo e o mapa resultante da classificação automática, cujo valor (0,78) indica a boa qualidade do mapa de cobertura vegetal da várzea. Os resultados mostram que a região possuía uma cobertura florestal de várzea de aproximadamente 8.650 km2 no período de aquisição das imagens.

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Ramos, Clériston Ribeiro, Gisele Vasconcelos Dziekaniak, Vanessa Dias Santiago, and Deise Parula Munhoz. "Imagem e percepção humana: alternativa aplicada na classificação da literatura infantojuvenil de uma biblioteca escolar." Perspectivas em Ciência da Informação 16, no. 4 (2011): 55–72. http://dx.doi.org/10.1590/s1413-99362011000400006.

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Abstract:

Esta pesquisa foi baseada no trabalho de Miranda; Poméia; Bueno (2004), o qual defende que fatores culturais e a faixa etária dos alunos são questões que influenciam na percepção humana, e entende que algumas imagens são convencionalmente designadas para diferentes culturas (como a norte-americana e a brasileira). A presente proposta não teve a pretensão de substituir as notações utilizadas para a classificação de assuntos em bibliotecas, amplamente difundidas (notações numéricas da CDD, CDU, etc.), mas sim, sugerir o que esta pesquisa denomina de "rotulação" destes assuntos através de imagens, para que melhor possam representá-los. Acredita-se que o objetivo da pesquisa foi alcançado: ordenamento mais claro dos materiais da biblioteca. Sugere-se o desenvolvimento desse sistema de imagens de classificação como forma alternativa de organização de bibliotecas contendo, em seu acervo literatura infantojuvenil.

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França, Luciano Cavalcante de Jesus, João Batista Lopes Da Silva, Gerson dos Santos Lisboa, Danielle Piuzana Mucida, Clebson Lima Cerqueira, and Samuel José Silva Soares da Rocha. "CARACTERIZAÇÃO DA COBERTURA VEGETAL EM UMA BACIA HIDROGRÁFICA DO PIAUÍ POR MEIO DE DOIS MÉTODOS." BIOFIX Scientific Journal 3, no. 1 (2018): 62. http://dx.doi.org/10.5380/biofix.v3i1.57461.

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Abstract:

Estudos de uso e cobertura do terreno são parâmetros importantes para se trabalhar a gestão e ordenamento agrícola, florestal e territorial. Diante disto, este estudo teve como objetivo caracterizar a cobertura vegetal da bacia hidrográfica do riacho da Estiva, afluente do rio Uruçuí-Preto, por meio de dois métodos de classificação de imagens, com uso de imagens do Satélite Landsat 8 OLI. Realizou-se a classificação a partir do método IVDN (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada), em que foram definidas três classes de antropização do terreno, e também por classificação supervisionada, divididas em cinco classes de cobertura vegetal, processadas pelo classificador Maximum Likelihood do Software ArcGIS 10.2. Ao comparar-se os dois métodos, verificou-se que a classificação pelo IVDN se apresentou mais simplificada quanto ao processamento e uso na análise da vegetação, entretanto, apresenta baixo nível de detalhamento, destinado especialmente às observações de cobertura vegetal e antropização de territórios. Já a classificação automatizada supervisionada apresentou maior nível de detalhes, devido à possibilidade de agrupamento de classes espectrais, destinando-se principalmente a análises em nível de paisagem, com definição de classes específicas à estudos de fitofisionomias e organização territorial da paisagem.

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Silva, Francisca Cassia da Silva, Fabianna Rodrigues Pinheiro, Igor Viana Souza, et al. "Técnicas de sensoriamento remoto para delimitação de áreas queimadas no Tocantins através do processamento digital de imagens Landsat 8-TM." Journal of Biotechnology and Biodiversity 8, no. 1 (2020): 006–11. http://dx.doi.org/10.20873/jbb.uft.cemaf.v8n1.silva.

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Abstract:

Métodos de detecção de áreas queimadas são fundamentais para que se possa realizar um levantamento histórico, bem como para o dimensionamento dos efeitos produzidos pelo fogo sobre o ambiente. Nesse sentindo o objetivo desse trabalho foi avaliar procedimento e metodologia para a delimitação de áreas queimadas através do processamento de imagens Landsat 8-TM, no período de maior ocorrência de focos de calor em três áreas, sendo estas localizadas nas regiões Leste, Sul e Norte do estado do Tocantins. Para a obtenção das áreas queimadas foram realizados procedimentos de classificação das imagens objetivando a classe de interesse (área queimada). Inicialmente foi realizado pré-processamento nas imagens sendo: correção radiométrica, atmosférica e correção do sistema de projeção. Após esta etapa, foi realizado o processamento das imagens para a obtenção do NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) em imagens antes e depois do fogo, denominadas de Im1 e Im2. Após a obtenção do NDVI, as imagens foram comparadas pixel a pixel por subtração dos valores de NDVI, gerando uma imagem diferença. A classificação supervisionada apresentou melhor desempenho que a não supervisionada. As maiores ocorrências de áreas queimadas foram nas cenas 221/67 e 222/68 que está relacionada com o clima, vegetação, ocupação e uso do solo das regiões abrangidas por estas cenas.

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Paranhos Filho, Antonio Conceição, Erika Silva Moreira, Ademir Kleber Morbeck de Oliveira, Teresa Cristina Stocco Pagotto, and Camila Leonardo Mioto. "Análise da variação da cobertura do solo no Pantanal de 2003 a 2010 através de sensoriamento remoto." Engenharia Sanitaria e Ambiental 19, spe (2014): 69–76. http://dx.doi.org/10.1590/s1413-41522014019010000305.

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Abstract:

O Pantanal é um dos ecossistemas mais ricos em biodiversidade do Brasil, estendendo-se pelos territórios de Mato Grosso e de Mato Grosso do Sul, além de pequenas porções da Bolívia e Paraguai. A compreensão desse sistema é muito importante, já que para preservar é necessário conhecer. Assim, através da utilização de imagens MODIS, objetivou-se estimar as diferenças de cobertura do solo do Pantanal entre os anos de 2003 e 2010, avaliando a capacidade dessas imagens na identificação das mudanças na cobertura do solo da região. O limite de Pantanal adotado foi adaptado de limites consagrados na literatura; o método utilizado para a classificação das imagens foi o da classificação automática não supervisionada. Como resultado foi identificada a diminuição da vegetação arbóreo-arbustiva e o aumento das áreas de gramíneas entre os anos de estudo.

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Araújo, Ramon Chaves de, Tati De Almeida, Rejane Ennes Cicerelli, and Suzan Pequeno Rodrigues. "Reforma Agrária no Brasil: Classificação Baseado em Objeto e Reflectância Acumulada no Monitoramento e Fiscalização da Terra." Revista Brasileira de Cartografia 72, no. 1 (2020): 100–109. http://dx.doi.org/10.14393/rbcv72n1-48545.

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Abstract:

A automatização do monitoramento e fiscalização do uso e cobertura do solo em projetos de assentamento do Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA) utilizando sensoriamento remoto e técnicas de geoprocessamento podem otimizar, reduzir custos e qualificar as atividades de produtores rurais. Assim, esse trabalho apresenta uma proposta de uso de classificação orientada ao objeto em imagens do satélite Sentinel-2A 1C, a partir da reflectância acumulada e mineração de dados em projetos de assentamento no Bioma Cerrado. Foram empregados softwares livres e gratuitos: QGIS na classificação das imagens Sentinel-2A; InterImage na segmentação das imagens, definição e exportação dos atributos de cada segmento que basearam a classificação e Weka na mineração de dados dos atributos. As classificações com técnica da reflectância acumulada tiveram melhores índices de acurácia (exatidão global e índice Kappa), mas a melhora se deu nas classes relativas à vegetação natural do Bioma Cerrado, não ocorrendo nas classes de Culturas Diversas e Silvicultura. Os programas utilizados executaram de forma satisfatória todos os procedimentos propostos para a consecução dos objetivos do trabalho, demonstrando sua aplicabilidade no monitoramento do projeto de assentamento.

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De Oliveira, Ronany Alves, Matheus Nunes, Heber Valdo Nogueira, Arlindo Rodrigues Galvão Filho, and Clarimar José Coelho. "Pré-Processamento e Classificação de Imagens NIR das Veias da Palma da Mão e Pulso Utilizando Análise por Componentes Principais." Revista Arithmós - Revista da Escola de Ciências Exatas e da Computação 1, no. 1 (2019): 28. http://dx.doi.org/10.18224/arithmos.v1i1.6858.

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Abstract:

O objetivo deste trabalho é pré-processar imagens das palmas da mãos e punhos de indivíduos no intuito de aprimorar a acurácia de um modelo classificador. Tal processamento é feito para evidenciar as veias nas imagens como fator a ser usado para o reconhecimento do indivíduo. A classificação é feita empregando a análise por componentes principais, a partir de um banco de imagens no espectro do infravermelho, contendo 2400 imagens de 50 indivíduos diferentes. Os resultados obtidos utilizando o pré-processamento proposto mostram uma melhora da acurácia média de 18% em relação ao modelo que utilizou as imagens originais.

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Maselli, Luccas Zambon, and Rogério Galante Negri. "Integração entre Estratégias Multiclasses e diferentes Funções Kernel em Máquinas de Vetores Suporte para Classificação de Imagens de Sensoriamento Remoto." Revista Brasileira de Cartografia 71, no. 1 (2019): 149–75. http://dx.doi.org/10.14393/rbcv71n1-47208.

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Abstract:

Dentre diferentes métodos de classificação de imagens, Máquina de Vetores Suporte (Support Vector Machine – SVM) tem sido amplamente utilizado em diferentes aplicações em Sensoriamento Remoto. Além de sua excelente formulação matemática, a possibilidade de emprego de diferentes funções kernel e estratégias multiclasses tornam o método SVM ainda mais atrativo. Enquanto as funções kernel possibilitam aumentar a capacidade de distinção entre dados não linearmente separáveis, as estratégias multiclasses estendem a formulação original do método SVM a fim de lidar com problemas de classificação envolvendo além de duas classes. A escolha envolvendo uma função kernel e uma estratégia multiclasses em particular implica diretamente sobre a acurácia da classificação. Este trabalho propõe duas arquiteturas para treinamento do método SVM com finalidade de diminuir o grau de liberdade que surge diante das diferentes combinações possíveis entre função kernel e estratégia multiclasses. Três estudos de caso, envolvendo classificação de uso e cobertura do solo a partir de imagens adquiridas por diferentes sensores, são realizados a fim de verificar o potencial das arquiteturas formalizadas em comparação as abordagens usuais.

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Yi, José L. R., Yosio E. Shimabukuro, and José A. Quintanilha. "Identificação e mapeamento de áreas de milho na região sul do Brasil utilizando imagens MODIS." Engenharia Agrícola 27, no. 3 (2007): 753–63. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-69162007000400019.

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Abstract:

O presente trabalho teve como proposta avaliar a identificação e o mapeamento das áreas de milho da região noroeste do Estado do Rio Grande do Sul a partir de dados multitemporais do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Earth Observing System - EOS-AM (Terra). O algoritmo de classificação supervisionada Spectral Angle Mapper (SAM) foi aplicado com sucesso em uma série multitemporal de imagens EVI pré-processadas. Verificou-se que as áreas classificadas como milho na imagem coincidiam plenamente com áreas mais extensas ou contínuas (> 90 ha) de milho. Áreas de menor extensão ou localizadas em encostas de morros, ao lado de vegetação arbórea, não foram detectadas pelo classificador devido à baixa resolução espacial das imagens. A maior utilidade prática da identificação e da classificação digital das áreas de milho obtidas das imagens MODIS está na sua aplicação para isolar ou complementar o mapeamento das áreas agrícolas visando ao seu monitoramento a partir de diferentes índices de vegetação, derivados de imagens de alta resolução temporal e baixa resolução espacial.

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Teixeira, Gabriela Miranda, Pablo Hugo Alves Figueiredo, Silvio Frosini de Barros Ferraz, Luiz Felippe Salemi, Mauricio Ranzini, and Nivaldo Eduardo Rizzi. "ANÁLISE DE CLASSIFICADORES DE ESTÁGIOS SUCESSIONAIS EM UM FRAGMENTO DE MATA ATLÂNTICA." BIOFIX Scientific Journal 4, no. 2 (2019): 88. http://dx.doi.org/10.5380/biofix.v4i2.64233.

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Abstract:

Apesar da reconhecida importância da Mata Atlântica, há uma escassez de estudos utilizando o sensoriamento remoto como ferramenta para identificação e classificação dos diferentes estágios sucessionais de seus remanescentes florestais. Neste estudo comparamos o desempenho de diferentes métodos para classificação de estágio sucessional e investigamos a existência de sazonalidade na resposta espectral de uma floresta tropical densa na Mata Atlântica. Usamos amostras de treinamento de três estágios sucessionais obtidas a partir de uma ortofoto de 2010 e selecionamos imagens Landsat 5 TM para os anos de 2009, 2010 e 2011, considerando os meses de maiores e menores médias históricas de temperatura e precipitação. Para avaliação da sazonalidade da resposta espectral usamos o teste de Mann-Whitney, comparando cada banda do espectro eletromagnético e estágios sucessionais entre as épocas de aquisição das imagens. Para classificação da cobertura vegetal usamos três Índices de vegetação (NDVI, EVI e NDMI) e Análise Discriminante Quadrática (QDA). Comparamos a acurácia dos classificadores a partir de matrizes de validação cruzada. Nossos resultados mostram diferenças significativas entre os estágios sucessionais para todas as bandas espectrais, com melhor distinção na época de menores temperaturas e precipitação. QDA foi o classificador com maior acerto global (92%), seguido por NDMI (68%), NDVI (67%) e EVI (59%). Concluímos que QDA é, dentre os classificadores avaliados, o mais eficiente para classificação sucessional da floresta e que imagens obtidas em época de menor precipitação e temperatura geram uma melhor distinção entre estágios sucessionais para essa fisionomia florestal.

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Reis, L. R., L. B. Vieira, C. E. Schaefer, N. T. Santos, and F. A. Pinto. "Influência da Dimensão dos Blocos na Classificação de Imagens Digitais." Revista Engenharia na Agricultura - REVENG 17, no. 4 (2009): 283–93. http://dx.doi.org/10.13083/1414-3984.v17n04a04.

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Wunenburger, Jean-Jacques. "A árvore de imagens." Intexto, no. 41 (January 1, 2018): 58. http://dx.doi.org/10.19132/1807-8583201841.58-69.

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Abstract:

Recuperando possíveis consensos entre o conceito de imagem e sua representação perceptiva, esse artigo apresenta uma terceira via que examina a problemática da imagem a partir de sua origem simbólica. A análise leva em conta, ao mesmo tempo, a subjetividade e a objetividade da imagem, para propor não só uma classificação como também uma ordenação hierárquica consoante sua fertilidade simbólica. Para isso, apresenta a metáfora da árvore de imagens, em que as folhas equivalem à relação com o mundo exterior, a imageria; o tronco, que poderia ser chamado de imaginário, possibilita o trânsito entre a copa e as raízes; essas últimas abrigariam o imaginal, em correlação com o substrato arquetipológico. A partir dessa ilustração, é possível observar o ciclo das imagens, compreendendo como suas várias manifestações estão ligadas a uma amálgama suprassensível que atribui às imagens uma pujança simbolizante, não limitada ao conceito nem ao sentido, pois se lhes antecede.

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Lamparelli, Rubens A. C., Luiz Nery, and Jansle V. Rocha. "Utilização da técnica por componentes principais (acp) e fator de iluminação, no mapeamento da cultura do café em relevo montanhoso." Engenharia Agrícola 31, no. 3 (2011): 584–97. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-69162011000300018.

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Abstract:

O objetivo deste trabalho foi avaliar as informações obtidas das imagens do satélite Landsat/TM5, utilizando técnicas de Análise por Componentes Principais (ACP) e Fator de Iluminação oriundo de um Modelo de Elevação do Terreno, calculado a partir de imagens ASTER, no mapeamento de áreas de café em terreno montanhoso. As imagens utilizadas (três) foram corrigidas para o efeito da atmosfera e cobriram, temporalmente, o ciclo da cultura. Foram calculadas as componentes principais e escolhidas as duas primeiras, as quais possuíam 94% das informações, para a definição das amostras. As amostras resultantes da ACP foram utilizadas na classificação supervisionada cujo resultado foi comparado com uma classificação convencional e uma classificação multitemporal convencional. A acurácia das classificações foi realizada por meio do cálculo da Exatidão Global e do Coeficiente Kappa, tendo como base uma máscara da área cafeeira da região. Os resultados mostraram que a técnica de ACP foi efetiva no estabelecimento de classes de iluminação, assim como na escolha das amostras, apesar de estas não terem representado a área efetivamente classificada. Em função disto, as classificações foram mais acuradas, principalmente aquela que considerou todos os pixels de cada imagem classificada individualmente pelo método da ACP, confirmando a importância do aspecto multitemporabilidade .

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Gamba, Sérgio Roberto Horst, Edson Eyji Sano, and Marcelo Peres Rocha. "Identificação de embarcações em imagens aerotransportadas de radar de abertura sintética (R-99 SAR) na área marítima do Brasil." Boletim de Ciências Geodésicas 17, no. 3 (2011): 458–75. http://dx.doi.org/10.1590/s1982-21702011000300008.

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O objetivo deste trabalho foi identificar embarcações em imagens de radar obtidas pela aeronave R-99 da Força Aérea Brasileira. Dados de amplitude, obtidas na banda L e nas polarizações HH, HV, VH e VV da região de Porto de Tubarão, ES, foram processados por meio de diferentes tipos de realces, filtros, classificadores e transformadores espectrais. As imagens com maior potencial para identificar embarcações foram ainda analisadas para diferenciar embarcações militares de mercantes, considerando-se os cinco elementos de interpretação (forma, tamanho, sombra, tonalidade e fatores associados, isto é, o contexto em que as embarcações se encontram nas imagens) e as cinco fases de interpretação de imagens (detecção, reconhecimento, análise, dedução e classificação). A combinação de processamentos mais favoráveis foi o realce com contraste 50-200, seguido de filtro abertura ou erosão e classificador SVM (Support Vector Machine) ou transformação SCI (Synthetic Color Image). Foi possível discriminar embarcações nas fases de detecção e reconhecimento, enquanto a diferenciação entre embarcações mercantes e militares foi obtida nas fases de análise e dedução. No nível de classificação, não foi possível definir o tipo de embarcação militar (e.g., fragata ou contratorpedeiro) ou o tipo de embarcação mercante (e.g., petroleiro ou graneleiro).

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Favarão Leão, Ana Luiza, Hugo Queiroz Abonizio, Sylvio Barbon Júnior, and Milena Kanashiro. "Identificação de Composições da Paisagem Urbana." Revista de Morfologia Urbana 8, no. 1 (2020): e00140. http://dx.doi.org/10.47235/rmu.v8i1.140.

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A composição do ambiente pode exercer impactos sobre comportamentos, no entanto, esta relação permanece incerta até que qualidades e a paisagem das cidades possam ser analisadas empiricamente. Imagens obtidas através do Google Street View (GSV) possibilitam um grande volume de dados para avaliação automatizada das características ambientais. Técnicas de deep learning tem avançado na identificação de elementos compositivos do ambiente construído. Neste sentido, este estudo busca investigar e testar um procedimento de identificação da configuração e composição da paisagem urbana, por meio da classificação de imagens obtidas pelo GSV. A partir de um banco de imagens de três bairros de Londrina-PR, um modelo de deep learning para classificação de imagens foi proposto. O modelo obteve um bom desempenho, atribuindo corretamente 87,6% das amostras dos respectivos bairros do estudo de caso. Características compositivas foram empiricamente identificadas, considerando a distribuição das amostras no espaço de busca obtido. O modelo proposto contribui na definição de recortes espaciais bem como na mensuração de qualidades ambientais, otimizando coletas de dados, ampliando amostras e conferindo objetividade aos resultados. Esta abordagem contribui na expansão das escalas analíticas da cidade, identificando padrões compositivos e relacionais para o entendimento de elementos influentes no comportamento humano.

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Süptitz, Ivan Luís, Rejane Frozza, and Rolf Fredi Molz. "PINFI – Ferramenta para classificação de imagens com redes neurais artificiais e lógica fuzzy." Revista Brasileira de Computação Aplicada 12, no. 3 (2020): 61–69. http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v12i3.10991.

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Abstract:

Este artigo apresenta uma ferramenta de modelagem para classificação de imagens utilizando redes neuraisartificiais (RNA) e lógica difusa (fuzzy), desenvolvida com foco no cenário industrial. O projeto desta ferramenta iniciou com um levantamento prévio de ferramentas de modelagem de RNA e neuro-fuzzy e de uma pesquisa do tipo survey na qual se identificou que as indústrias de uma determinada região desconhecem ou não sabem como aplicar estas tecnologias em seus processos. A partir disso, foi desenvolvida a ferramenta denominada Processador de Imagens Neuro-Fuzzy para a Indústria (PINFI) com base nas demandas do survey e integrando bibliotecas de software de código aberto pesquisadas no levantamento bibliográfico. Esta ferramenta permite a modelagem de projetos em cinco etapas: Aquisição das imagens; pré-processamento; bloco de fuzzificação; modelagem da RNA; e a apresentação dos resultados (saída). O PINFI foi validado em termos de ergonomia e usabilidade de software atendendo a 91% dos requisitos avaliados. Quanto à acurácia do classificador, alcançou taxas de reconhecimento de 93% a 100% nas bases avaliadas. Estas bases compreenderam, imagens de folhas de tabaco, rodas de veículos e faces humanas, o que demonstra que o PINFI tem potencial para ser utilizado em demandas industriais e, também, em aplicações diversificadas.

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Batista Ferreira, Aline, and Waterloo Pereira Filho. "ANÁLISE DO USO E COBERTURA DA TERRA DE TRÊS SUB-BACIAS HIDROGRÁFICAS - RIO GRANDE DO SUL/BRASIL." Revista Brasileira de Geografia Física 1, no. 1 (2009): 20. http://dx.doi.org/10.26848/rbgf.v2i3.232631.

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Abstract:

O artigo teve como objetivo realizar o levantamento do uso e ocupação da terra, por meio de classificação de imagens orbitais CBERS CCD 2, das sub-bacias do arroio Cadena e rios Vacacaí-Mirim e Ibicuí-Mirim, localizadas na mesorregião Centro Ocidental Rio-Grandense. As imagens foram processadas com o uso do software IDRISI 32, por classificação supervisionada que permitiu a identificação e quantificação das diferentes áreas de uso da terra (Área Urbana, Agricultura, Pastagens, Campos e Vegetação de pequeno porte, Corpos d’água e Florestamento). A metodologia adotada foi satisfatória, e os resultados encontrados forneceram dados de qualidade para o trabalho. Destacamos a importância das técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto, para trabalhos em áreas urbanas, rurais e outras áreas afins.

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ALMEIDA FILHO, Raimundo, Paulo Sérgio Rezende NASCIMENTO, and Getulio Teixeira BATISTA. "Avaliação de técnicas de segmentação e classificação automática de imagens landsat-tm no mapeamento do uso do solo na Amazônia1." Acta Amazonica 28, no. 1 (1998): 41. http://dx.doi.org/10.1590/1809-43921998281054.

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Abstract:

O mapeamento do uso da terra é fundamental para o entendimento dos processos de mudanças globais, especialmente em regiões como a Amazônia que estão sofrendo grande pressão de desenvolvimento. Tradicionalmente estes mapeamentos têm sido feitos utilizando técnicas de interpretação visual de imagens de satélites, que, embora de resultados satisfatórios, demandam muito tempo e alto custo. Neste trabalho é proposta uma técnica de segmentação da imagens com base em um algoritmo de crescimento de regiões, seguida de uma classificação não-supervisionada por regiões. Desta forma, a classificação temática se refere a um conjunto de elementos (pixels da imagem), beneficiando-se portanto da informação contextual e minimizando as limitações das técnicas de processamento digital baseadas em análise pontual (pixel-a-pixel). Esta técnica foi avaliada numa área típica da Amazônia, situada ao norte de Manaus, AM, utilizando imagens do sensor "Thematic Mapper" - TM do satélite Landsat, tanto na sua forma original quanto decomposta em elementos puros como vegetação verde, vegetação seca (madeira), sombra e solo, aqui denominada imagem misturas. Os resultados foram validados por um mapa de referência gerado a partir de técnicas consagradas de interpretação visual, com verificação de campo, e indicaram que a classificação automática é viável para o mapeamento de uso da terra na Amazônia. Testes estatísticos indicaram que houve concordância significativa entre as classificações automáticas digitais e o mapa de referência (em tomo de 95% de confiança).

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Rex, Franciel Eduardo, Pâmela Suélen Käfer, Fábio Marcelo Breunig, Renato Beppler Spohr, and Renato Souza Santos. "CLASSIFICAÇÃO SUPERVISIONADA DE COPAS DE ÁRVORES EM IMAGEM DE ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL." BIOFIX Scientific Journal 3, no. 2 (2018): 216. http://dx.doi.org/10.5380/biofix.v3i2.59563.

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Abstract:

O presente estudo teve como objetivo avaliar o potencial de uso de imagens de alta resolução espacial para a extração da área de copa de árvores em floresta nativa utilizando classificação supervisionada. Uma imagem do sensor multiespectral a bordo do satélite Worldview-2 foi adquirida, na qual foram testados três algoritmos de classificação digital de imagens. Com os resultados das classificações, foram delimitadas 51 copas de árvores, que foram localizadas em campo para a coleta de informações como diâmetro na altura do peito (DAP), altura estimada, diâmetro de base, identificação, e medição de 8 raios de copa para formar a área de copa (AC). O algoritmo SVM apresentou o melhor resultado dentre os métodos de classificação testados. Foi encontrado um R² de 0,57 entre AC em campo e o DAP. A relação AC/DAP indica que houve um aumento da área de copa à medida que aumentou o DAP. O R² entre a AC obtida por satélite e o DAP foi de 0,55. A obtenção do parâmetro AC via classificação supervisionada pode servir de base para delimitação de copas, porém, deve-se ter cuidado com este processo para não superestimar as áreas, devido à complexidade do dossel de uma floresta nativa.

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Prado, Daniel Fernando Costa do, Ericson Hideki Hayakawa, and Fernando Shinji Kawakubo. "MAPEAMENTO DO CULTIVO DE CAFÉ NO SUL DE MINAS GERAIS UTILIZANDO IMAGENS LANDSAT-5 TM E VARIÁVEIS TOPOGRÁFICAS." Geography Department University of Sao Paulo 31 (July 24, 2016): 43. http://dx.doi.org/10.11606/rdg.v31i0.103040.

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Abstract:

Esta pesquisa tem como objetivo mapear os cultivos de café na região de Muzambinho, Cabo Verde e Monte Belo, Sul de Minas Gerais, utilizando imagens Landsat-5 Thematic Mapper e Modelos Digitais do Terreno. A área de estudo localiza-se em uma tradicional região produtora de café, onde o cultivo é praticado, na maioria das vezes, em áreas de relevo fortemente ondulado. Para a realização da pesquisa, incialmente aplicou-se um modelo de iluminação para a correção do efeito topográfico, com o objetivo de reduzir as variações espectrais causadas pelo relevo e assim melhorar o resultado da classificação. Em seguida, as imagens foram segmentadas e classificadas utilizando um algoritmo supervisionado por regiões. Duas classes de café que expressam diferentes condições fenológicas foram consideradas: Café Formação e Café Produção. Os resultados mostram que a correção topográfica melhorou o desempenho da segmentação criando segmentos mais contínuos e representativos das formas dos cultivos. Além disto, um aumento no desempenho da classificação foi observado ao comparar os resultados obtidos no presente estudo com uma classificação convencional pela máxima verossimilhança.

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Amorim, João Victor Alves, Gustavo Souza Valladares, and Mirya Grazielle Torres Portela. "CLASSIFICAÇÃO NÃO-SUPERVISIONADA DE IMAGENS RAPIDEYE NO MAPEAMENTO DA COBERTURA DAS TERRAS DO DELTA DO PARNAÍBA, PIAUÍ." Geosaberes 12 (February 1, 2021): 88. http://dx.doi.org/10.26895/geosaberes.v12i0.1069.

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O objetivo do trabalho foi mapear as classes de cobertura das terras de uma área do Delta do Parnaíba, Piauí aplicando o método de classificação não-supervisionada em imagens RapidEye. Através do processamento digital das imagens em ambiente SIG foi possível mapear 12 classes de cobertura das terras. Os resultados indicaram que o maior percentual da área de estudo é coberta por campos com a presença de vegetação arbustiva e predomínio da pastagem. Outras classes (dunas móveis e cordão arenoso, vegetação rasteira e solo exposto) caracterizam alto nível de vulnerabilidade ambiental e risco de erosão, ilustrando a necessidade de técnicas de manejo sustentáveis. Com base nas técnicas e critérios de avaliação adotados, o mapeamento indicou concordância muito boa, ressaltando a qualidade da interpretação visual da imagem e do método de classificação empregado.

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Sena Júnior, Darly G. de, Francisco de A. de C. Pinto, Daniel M. de Queiroz, and Evandro C. Mantovani. "Algoritmo para classificação de plantas de milho atacadas pela lagarta do cartucho (Spodoptera frugiperda, Smith) em imagens digitais." Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental 5, no. 3 (2001): 502–9. http://dx.doi.org/10.1590/s1415-43662001000300023.

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Abstract:

Foi desenvolvido e testado, no presente estudo, um algoritmo de processamento e análise de imagens digitais para identificação de plantas de milho atacadas pela lagarta do cartucho, o qual consistiu em duas etapas de classificação dos objetos presentes na cena de uma lavoura de milho. Na primeira etapa, denominada classificação grosseira, utilizou-se a técnica de limiarização em blocos da imagem com 60 x 60 pixels de dimensão e, na segunda etapa, denominada classificação refinada, utilizaram-se redes neurais artificiais em blocos com 3 x 3 pixels de dimensão. A exatidão de cada etapa do algoritmo foi acessada através da determinação da matriz de contingência, com base em 80 e 75 blocos, para a classificação grosseira e refinada, respectivamente. O algoritmo apresentou índice de exatidão global de 80,74%.

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