Avaliação da utilização de imagens CBERS em estudos de uso ecobertura do solo
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Monografia de especialização
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Primeiro orientador
Membros da banca
Maria Marcia Magela Machado
Resumo
No âmbito so sensoriamento remoto, o imageamento das superfícies terrestres por satélites têm sido usualmente utilizado em estudos ambientais diversos, inclusive na identificação de uso e cobertura com diferentes finalidades. Neste processo, as técnicas de classificação deimagens são utilizadas frequentemente. Em linhas gerais, este trabalho objetiva a avaliação das imagens do satélite CBERS em seus sensores CCD e HRC, buscando apontar as princiapis potencialidades e limitações destes produtos, bem como a definição de escalas demapeamentos apropriadas para as imagens de cada sensor. Neste trabalho, a avaliação da utilização de imagens CBERS foi avaliada desde a composição de bandas, técnicas de realce, fusão de imagens IHS, classificação supervisionada através do método de máximaverossimilhança e análise da matriz de confusão e dos resultados das classificações. A aplicação das técnicas de classificação e geração de matrizes de confusão foram realizadas com a imagem CCD e com as imagens CCD e HRC fusionadas, separadamente, com posterior análise comparativa. No processo das operações foram analisadas as principais vantagens e desvantagens que essas imagens oferecem. Para obtenção de bons resultados no emprego das imagens CBERS em estudos de uso e cobertura do solo, torna-se indispensávela inserção de informações verificadas no terreno, com a finalidade de reduzir os índices de confusão, decorrentes do processo de classificação. No geral, uma das principais vantagens da utilização das imagens CBERS é a aplicação de fusão que resulta em uma melhora na qualidade das imagens, no entanto, algumas fragilidades são apontadas, como o modelo de correção radiométrica e os baixos índices de exatidão e coincidência gerados pelas matrizes de confusão.
Abstract
Assunto
Sensoriamento remoto , Solo Uso
Palavras-chave
Geoprocessamento