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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorSano, E. E.-
dc.contributor.authorSalmona, Y. B.-
dc.coverage.spatialDistrito Federal - DFpt_BR
dc.date.accessioned2019-09-13T13:52:26Z-
dc.date.available2019-09-13T13:52:26Z-
dc.date.issued2019-06-24-
dc.date.submitted2019-07-22-
dc.identifier.citationSALMONA, Yuri Botelho. Pastagem ou campo?: diferenciação por espectro temporal reunido. 2016. 28 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Geoprocessamento Ambiental)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttp://jbb.ibict.br//handle/1/1173-
dc.description.abstractA maior parte das mudanças de uso do solo são decorrentes da supressão de cobertura vegetacional nativa para pastagem. No entanto, costuma ser difícil diferenciá-las em imagens de satélite com base em suas respostas espectrais. Esse desafio é imposto em parte devido à semelhança nas assinaturas espectrais dessas coberturas e à heterogeneidade de seus componentes, o que é parcialmente contornado quando se comparam imagens de períodos secos e períodos úmidos, quando as respostas dessas coberturas se diferem sutilmente (fenologia). O presente estudo propôs testar a eficiência em diferenciar Pastagem de Formações Campestres Nativas com base na resposta espectral reunindo, em uma só imagem, bandas do período seco com bandas do período úmido, aqui chamados de Espectro Temporal Reunido (ETR). Esse método foi testado utilizando imagens do sensor OLI do Distrito Federal e comparado com a classificação de imagens do período de maio e de setembro. A validação mostrou que a classificação com base no Espectro Temporal Reunido é mais acurada que as classificações com base nas imagens de maio e setembro, tendo a mais baixa taxa de erro entre as classes alvo e demais classes, com índice Kappa de 0,81. Portanto, o uso de Espectro Temporal Reunido tem potencial como subsídio de classificações em ambientes com grande sazonalidade e alvos com aparente resposta espectral semelhante.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.titlePastagem ou campo?: diferenciação por espectro temporal reunidopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.rights.licenseCC BY-NCpt_BR
dc.rights.holderDireitos reservados ao autor, podendo o usuário compartilhar parte da obra desde que atribua os devidos créditos. Uso proibido para fins comerciais.pt_BR
dc.description.abstractalternativeMost land use changes are due to the suppression of native vegetation cover for grazing. However, it is often difficult to differentiate them in satellite images based on their spectral response. This challenge is imposed partly because of the similarity in the spectral signatures of these covers and the heterogeneity of its components, which is partially bypassed when comparing images of dry and wet periods when the answers to such coverage differ subtly (phenology). This study aimed to test the efficiency of differentiating grassland formations Grass Native based on spectral response gathering, in a single image, dry period of the bands with bands of the wet season, here called Temporal Spectrum Reunited (ETR). This method was tested using images of OLI sensor Federal District and compared with the image classification for the period of May and September. The validation showed that the classification based on the Temporal Spectrum Reunited is more accurate than the ratings based on May and September images, having the lowest error rate among target classes and other classes with Kappa index of 0.81. Therefore, the use of Temporal Spectrum Reunited has potential as ratings benefit in environments with high seasonality and targets with apparent similar spectral response.pt_BR
dc.publisher.placeBrasília - DFpt_BR
dc.subject.keywordsSolo - uso.pt_BR
dc.subject.keywordsGeoprocessamento.pt_BR
dc.description.sourcehttp://bdm.unb.br/handle/10483/22202pt_BR
dc.description.extent28 f., il.pt_BR
Aparece nas coleções:4.7.3 TCCs, Dissertações e Teses

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