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1. Identity statement
Reference TypeJournal Article
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Holder Codeisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identifier8JMKD3MGP3W34P/3PP9PRE
Repositorysid.inpe.br/mtc-m21b/2017/10.06.13.32
Last Update2017:10.06.13.32.16 (UTC) administrator
Metadata Repositorysid.inpe.br/mtc-m21b/2017/10.06.13.32.16
Metadata Last Update2018:06.04.02.27.55 (UTC) administrator
DOI10.1590/S1982-21702017000300026
ISSN1413-4853
Citation KeySotheLiesAlmeSchi:2017:AbClEs
TitleAbordagens para classificação do estágio sucessional da vegetação do Parque Nacional de São Joaquim empregando imagens Landsat-8 e Rapideye
Year2017
Monthjul./set.
Access Date2024, May 18
Type of Workjournal article
Secondary TypePRE PN
Number of Files1
Size1286 KiB
2. Context
Author1 Sothe, Camile
2 Liesenberg, Veraldo
3 Almeida, Cláudia Maria de
4 Schimalski, Marcos Benedito
Resume Identifier1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3
Group1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2
3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Affiliation1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC)
Author e-Mail Address1 camile.sothe@inpe.br
2 veraldo@gmail.com
3 almeida@dsr.inpe.br
4 marcos.schimalski@udesc.br
JournalBoletim de Ciências Geodésicas
Volume23
Number3
Pages389-404
Secondary MarkA1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA B1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B2_GEOCIÊNCIAS B2_ENGENHARIAS_IV B2_ENGENHARIAS_III B2_ENGENHARIAS_I B5_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA C_SAÚDE_COLETIVA C_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
History (UTC)2017-10-06 13:32:16 :: simone -> administrator ::
2017-10-06 13:32:17 :: administrator -> simone :: 2017
2017-10-06 13:32:47 :: simone -> administrator :: 2017
2018-06-04 02:27:55 :: administrator -> simone :: 2017
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
Content TypeExternal Contribution
Version Typepublisher
Keywords: Sucessão florestal
Máquinas de Vetor de Suporte
Florestas Randômicas
Atributos
Secondary forests
Support Vector Machine
Random Forest
Features
AbstractA classificação remota dos diferentes estádios sucessionais da vegetação ainda constitui um desafio devido à similaridade espectral destas classes. Este artigo tem o objetivo de avaliar o desempenho de imagens Landsat-8 e RapidEye para a classificação do estádio sucessional da vegetação em um fragmento de Floresta Ombrófila Mista, localizado no Parque Nacional de São Joaquim- SC. Para isto, três grupos de variáveis gerados a partir de cada imagem foram avaliados, sendo: (1) composto somente pelas bandas espectrais puras; (2) composto pelas métricas texturais GLCM geradas a partir das bandas espectrais; e (3) composto pelas variáveis dos dois grupos anteriores, além de dois índices de vegetação no caso da imagem Landsat-8, e três índices para a RapidEye. Cada grupo foi testado com os classificadores florestas randômicas (Random Forest- RF), máquinas de vetor de suporte (Support Vector Machine - SVM) e máxima verossimilhança (Maxver). Todos os experimentos alcançaram resultados satisfatórios, com índice Kappa variando de 0,66 a 0,88 e acurácia de usuário e produtor superiores a 50%. O melhor resultado alcançado foi com a imagem Landsat-8, grupo 3, associado ao algoritmo RF. A medida de importância das variáveis obtida com o algoritmo RF mostrou que as métricas texturais média, contraste e dissimilaridade destacaram-se na classificação para ambas as imagens. ABSTRACT: The remote classification of the different vegetation successional stages still represents a challenging task in face of the similar spectral response of such classes. This paper is committed to evaluate the performance of Landsat-8 and RapidEye images in the classification of successional stages within a patch of Mixed Ombrophilous Forest located in São Joaquim National Park, Santa Catarina State, south of Brazil. Three variables dataset extracted from each image were analyzed, namely; (1) one solely consisting of the spectral bands themselves; (2) a second one comprising GLCM-based texture measures derived from the spectral bands; and (3) a third one containing these two datasets and additionally two vegetation indices obtained from the Landsat 8 image and three vegetation indices from the RapidEye image. Each dataset was subject to three classifiers: random forest (RF), support vector machine (SVM), and maximum likelihood estimation (MLE or maxver). All conducted experiments achieved satisfactory results, with Kappa coefficients ranging from 0.66 to 0.88, and both user´s and producer´s accuracies lying over 50%. The best result was attained with the Landsat 8 image using the third dataset and the RF classifier. The analysis of the variables relevance with this classifier showed that the texture measures mean, contrast and dissimilarity were decisive for the successful classification of both images.
AreaSRE
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source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Content
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4. Conditions of access and use
data URLhttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3PP9PRE
zipped data URLhttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34P/3PP9PRE
Languagept
Target Filesothe_abordagens.pdf
User Groupsimone
Reader Groupadministrator
simone
Visibilityshown
Archiving Policyallowpublisher allowfinaldraft
Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
Next Higher Units8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Citing Item Listsid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.43.49 5
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sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 3
DisseminationWEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO; SCOPUS.
Host Collectionsid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notes
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7. Description control
e-Mail (login)simone
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