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

dc.creatorTúlio Barroso Queiroz
dc.creatorRita dos Santos Souza
dc.creatorTalita Baldin
dc.creatorFábio de Jesus Batista
dc.creatorJuliana Marchesan
dc.creatorLeticia Daiane Pedrali
dc.creatorRudiney Soares Pereira
dc.date.accessioned2022-09-29T14:09:52Z
dc.date.accessioned2025-09-09T01:06:35Z
dc.date.available2022-09-29T14:09:52Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractDigital images with different spatial resolutions can be used to understand the dynamics of use and coverage of the Earth's surface. The Southern Plateau Sul-rio-grandense presents diversified land use, thus, images obtained from that region may contain distinct spectral behavior. Therefore, this study aimed to evaluate the thematic classification of land use and cover in the central region of Rio Grande do Sul through images of medium (Landsat 8/OLI) and high (REIS/RapidEye) spatial resolution. The thematic classes (CT) were identified and quantified with software Spring v. 5.1.8 and evaluated taking into account the distribution of 200 random points using QGis v. 2.10.1. In the studied area the CT's most representative in both sensors were agriculture and native forest. The classes less representative for the Landsat 8 were water and exposed soil and for the RapidEye were water and planted forest. The classification system resulted in Kappa coefficient of 0,59% (good) and 0,73% (very good), to Landsat 8 and RapidEye images, respectively. The use of both images has been satisfactory for the land use and land cover classification employed in this study, however, RapidEye images are more suitable for classifications that require greater detail of the area.
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
dc.description.sponsorshipOutra Agência
dc.identifier.issn1980-900X
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/45719
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.relation.ispartofGeociências
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectGeoprocessamento
dc.subjectSensoriamento remoto
dc.subjectImagens de sensoriamento remoto
dc.subjectImagens multiespectrais
dc.titleAvaliação 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
dc.title.alternativePerformance evaluation of land use and cover classification using Landsat 8 and RapidEye images in the central region of Rio Grande do Sul
dc.typeArtigo de periódico
local.citation.epage578
local.citation.issue3
local.citation.spage569
local.citation.volume36
local.description.resumoImagens 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 por meio de amostragem aleatória simples com o uso do QGis v.2.10.1. Na área estudada as CT’s mais representativas em ambas as imagens 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 do uso e cobertura da terra adotada neste estudo, entretanto, as imagens RapidEye são mais adequadas para classificações que necessitam maior detalhamento da área.
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS
local.publisher.initialsUFMG
local.url.externahttps://www.revistageociencias.com.br/geociencias-arquivos/36/volume36_3_files/36-3-artigo-12.pdf

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