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1. Identity statement
Reference TypeJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Holder Codeisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentifierJ8LNKAN8RW/36KNKF4
Repositorydpi.inpe.br/plutao@80/2009/12.22.14.30.20   (restricted access)
Last Update2011:12.01.10.38.00 (UTC) administrator
Metadata Repositorydpi.inpe.br/plutao@80/2009/12.22.14.30.21
Metadata Last Update2018:06.05.00.12.52 (UTC) administrator
Secondary KeyINPE--PRE/
ISSN0101-9082
Labellattes: 0865191332253109 1 CamargoFlorAlmeOliv:2009:AbCoId
Citation KeyCamargoFlorAlmeOliv:2009:AbCoId
TitleAbordagens cognitivas para a identificação de unidades geomorfológicas por meio de dados ASTER/Terra
Year2009
Access Date2024, May 18
Secondary TypePRE PN
Number of Files2
Size2486 KiB
2. Context
Author1 Camargo, Flávio Fortes
2 Florenzano, Teresa Gallotti
3 Almeida, Cláudia Maria de
4 Oliveira, Cleber Gonzáles de
Resume Identifier1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJ9T
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3
Group1
2 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
3 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
Affiliation1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 undefined
Author e-Mail Address1 fortescamargo@yahoo.com
2 teresa@ltid.inpe.br
3 almeida@dsr.inpe.br
e-Mail Addressfortescamargo@yahoo.com
JournalGeociências
Volume39
Number2
Pages276-288
Secondary MarkB5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE C_EDUCAÇÃO B3_ENGENHARIAS_I B3_ENGENHARIAS_III B5_ENSINO_DE_CIÊNCIAS_E_MATEMATICA B2_GEOCIÊNCIAS B1_GEOGRAFIA B1_INTERDISCIPLINAR B4_SAÚDE_COLETIVA
History (UTC)2009-12-23 14:00:43 :: lattes -> marciana ::
2010-01-05 11:46:09 :: marciana -> administrator ::
2010-05-12 02:06:13 :: administrator -> marciana ::
2011-12-01 10:40:38 :: marciana -> administrator :: 2009
2018-06-05 00:12:52 :: administrator -> marciana :: 2009
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
Content TypeExternal Contribution
Version Typepublisher
KeywordsASTER/TERRA
Modelos Digitais de Elevação
Segmentação Multiresolução
Redes Semânticas
Lógica Nebulosa
v
AbstractO objetivo desta pesquisa foi o desenvolvimento de um método semi-automatizado de mapeamento de unidades geomorfológicas, utilizando análise de imagens orientada a objeto e dados ASTER/Terra. A área de estudo foi o município de São José dos Campos/SP. Com este intuito, foram utilizadas redes semânticas hierárquicas (para o armazenamento e reprodução do conhecimento especialista), aliadas à lógica nebulosa e a um conjunto de variáveis multiespectrais, texturais e geomorfométricas. As variáveis texturais e geomorfométricas foram extraídas de um MDE (com acurácia conhecida), gerado por meio do par estereoscópico de imagens do sensor ASTER/Terra. Para a análise, objetos foram gerados por meio de uma segmentação multiresolução, constituída de quatro níveis e considerando algumas variáveis específicas. A rede semântica hierárquica foi inicialmente concebida para classificar quatro macro-unidades geomorfológicas e posteriormente foi detalhada, permitindo gerar onze classes de unidades geomorfológicas. A avaliação da classificação foi realizada por meio de estatísticas (acurácia global e índice Kappa) derivadas de uma matriz de contingência, considerando os objetos da segmentação, obtida da comparação com um mapa de referência. Os valores de acurácia global (86%) e índice Kappa (83%) indicam uma forte concordância. Concluiu-se que a análise de imagens orientada a objeto mostrou-se adequada para a semi-automação de procedimentos relacionados ao mapeamento geomorfológico. Abstract Cognitive approaches for the identification of geomorphological units using ASTER/Terra data. This research aimed to develop a semi-automated geomorphological mapping method using object-based image analysis and ASTER/Terra data. The study area was the municipality of São José dos Campos, in São Paulo State, Brazil. For this purpose, hierarchical semantic networks (meant for the storage and reproduction of expert knowledge), together with fuzzy logic and a set of multispectral, textural, and geomorphometric variables, were used. The textural and geomorphometric variables were extracted from a DEM (with known accuracy), generated from a pair of stereoscopic ASTER/Terra images. For the analysis, objects were generated by a four-level multiresolution segmentation, taking into account specific variables. The hierarchical semantic net was initially conceived to classify the geomorphological macrounits and was then further detailed to allow a finer classification, which amounted to eleven classes of detailed geomorphological units. In order to assess the classification results, object-based statistical indices (global accuracy and Kappa index) were derived from a contingency table, obtained by comparing the classified scene and a reference map. The values of the global accuracy (86%) and Kappa (83%) indices indicate a strong agreement. It follows that the object-based image analysis has shown to be a suitable method for semi-automated procedures in geomorphological mapping.
AreaSRE
Arrangementurlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Abordagens cognitivas para...
doc Directory Contentaccess
source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Contentthere are no files
4. Conditions of access and use
Languagept
Target File10610.pdf
User Groupadministrator
lattes
marciana
Visibilityshown
Archiving Policydenypublisher allowfinaldraft
Read Permissiondeny from all and allow from 150.163
Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
Next Higher Units8JMKD3MGPCW/3ER446E
URL (untrusted data)http://ojs.c3sl.ufpr.br/ojs2/index.php/rbg/article/view/13432/10610
DisseminationWEBSCI; PORTALCAPES.
Host Collectiondpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notes
Empty Fieldsalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork
7. Description control
e-Mail (login)marciana
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