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1. Identity statement
Reference TypeJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Holder Codeisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identifier8JMKD3MGP3W/3RAQR5S
Repositorysid.inpe.br/plutao/2018/06.19.04.19.36   (restricted access)
Last Update2018:06.20.12.50.53 (UTC) lattes
Metadata Repositorysid.inpe.br/plutao/2018/06.19.04.19.37
Metadata Last Update2020:10.01.15.57.54 (UTC) administrator
ISSN0520-4062
Labellattes: 8997858562195060 3 DuránPereKupl:2018:IdEsMa
Citation KeyDuránPereKupl:2018:IdEsMa
TitleIdentificação espectral de materiais urbanos com a técnica Mapeador de Ângulo Espectral (SAM) e o sensor de alta resolução espacial GEOEYE-1
Year2018
Access Date2024, May 19
Type of Workjournal article
Secondary TypePRE PN
Number of Files1
Size1657 KiB
2. Context
Author1 Durán, Gloria
2 Pereira Filho, Waterloo
3 Kuplich, Tatiana Mora
Resume Identifier1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ9P
Group1
2
3 CRCRS-COCRE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Affiliation1
2 Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Author e-Mail Address1 gloriab.ucv@gmail.com
2 waterloopf@gmail.com
3 tatiana.kuplich@inpe.br
JournalBoletim Geográfico do Rio Grande do Sul
Volume31
Pages9-34
History (UTC)2018-06-19 04:19:37 :: lattes -> administrator ::
2018-06-19 11:34:30 :: administrator -> lattes :: 2018
2018-06-20 12:50:54 :: lattes -> administrator :: 2018
2020-10-01 15:57:54 :: administrator -> simone :: 2018
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
Content TypeExternal Contribution
Version Typepublisher
KeywordsComportamento Espectral
Sensoriamento Remoto
Áreas Urbanas. Spectral Angle Mapper
GeoEye-1
Spectral Characterization
Remote sensing
Urban Areas
Spectral Angle Mapper
GeoEye-1
AbstractAs áreas urbanas são constituídas por um conjunto diversificado de materiais fabricados e naturais, dispostos de forma complexa pelo homem para sua sobrevivência. O sensoriamento remoto é uma ferramenta com potencial para obtenção de dados espectrais de materiais urbanos e suas condições. Neste trabalho, foi avaliada a potencialidade de identificação espectral dos materiais urbanos numa imagem multiespectral GeoEye-1 utilizando a técnica de mapeamento espectral SAM (Spectral Angle Mapper), que determina a similaridade espectral entre as curvas espectrais de vários píxeis, calculando um angulo entre eles, sendo que a variação angular possibilita discriminar feições espectrais dos alvos. Os resultados obtidos mostraram que a técnica SAM, permitiu a identificação das características espectrais de alvos fabricados e naturais com algumas limitações devido principalmente à heterogeneidade de alvos urbanos e mistura espectral. Assim foi possível a identificação de alvos urbanos com exatidão maior a 50%. A imagem GeoEye-1 proporciona uma aproximação à identificação de padrões intraurbanos considerando a resposta espectral dos alvos, mas pode ser aperfeiçoado utilizando imagens hiperespectrais assim como outros métodos de classificação que considerem padrões de forma, textura e comportamento espectral. ABSTRACT: The urban areas are made up of a diverse set of manufactured and natural materials, arranged in a complex way by man for his survival. Remote sensing is a tool used to obtain spectral data of urban materials and their conditions. In this work, the potential of spectral identification of urban materials in a GeoEye-1 multispectral image was evaluated using the Spectral Angle Mapper (SAM) technique, which determines the spectral similarity between multi-pixel spectral curves. An angle between spectral curves and its variation are calculated, allowing discrimination between targets. The results showed that the SAM technique allowed identification of the spectral characteristics of manufactured and natural targets, although with some limitations mainly due to heterogeneity of urban targets and spectral mixing. It was possible to identify urban targets with an accuracy greater than 50%. The GeoEye-1 image provides the identification of intra-urban patterns considering the spectral response of the targets, but results can be improved using hyperspectral images and a combination of spectral techniques with classification methods that consider patterns of shape and texture.
AreaSRE
Arrangementurlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CRCRS > Identificação espectral de...
doc Directory Contentaccess
source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Contentthere are no files
4. Conditions of access and use
Languagept
Target Fileduran_identificacao.pdf
User Grouplattes
Reader Groupadministrator
lattes
Visibilityshown
Read Permissiondeny from all and allow from 150.163
Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
Next Higher Units8JMKD3MGPCW/3EUFCFP
URL (untrusted data)https://revistas.fee.tche.br/index.php/boletim-geografico-rs/article/view/4011/3976
DisseminationPORTALCAPES
Host Collectiondpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notes
Empty Fieldsalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype
7. Description control
e-Mail (login)simone
update 


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