Técnicas de segmentação de imagens e classificação por região: mapeamento da cobertura vegetal e uso do solo, mucugê-ba Report as inadecuate




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Ardemírio de Barros Silva ;MercatorRevista de Geografia da UFC 2009, 8 17

Author: Elane Fiúza Borges

Source: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=273620611016


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Mercator - Revista de Geografia da UFC E-ISSN: 1984-2201 edantas@ufc.br Universidade Federal do Ceará Brasil Fiúza Borges, Elane; Barros Silva, Ardemírio de TÉCNICAS DE SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS E CLASSIFICAÇÃO POR REGIÃO: mapeamento da cobertura vegetal e uso do solo, Mucugê-BA Mercator - Revista de Geografia da UFC, vol.
8, núm.
17, septiembre-diciembre, 2009, pp.
209-220 Universidade Federal do Ceará Fortaleza, Brasil Disponível em: http:--www.redalyc.org-articulo.oa?id=273620611016 Como citar este artigo Número completo Mais artigos Home da revista no Redalyc Sistema de Informação Científica Rede de Revistas Científicas da América Latina, Caribe , Espanha e Portugal Projeto acadêmico sem fins lucrativos desenvolvido no âmbito da iniciativa Acesso Aberto DOI: 10.4215-RM2009.0816.0015 TÉCNICAS DE SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS E CLASSIFICAÇÃO POR REGIÃO: mapeamento da cobertura vegetal e uso do solo, Mucugê-BA Profa.
Msc.
Elane Fiúza Borges Universidade Federal da Bahia - Instituto de Ciências Ambientais e Desenvolvimento Sustentável Prof.
José Seabra, S-N – Centro, CEP:47805-100 - Barreiras--BA - Brasil Tel: (55 77) 3614.3500 - elaneborges@gmail.com Prof.
Dr.
Ardemírio de Barros Silva abarros@uefs.br RESUMO A classificação de imagens de satélites tem como objetivo distinguir e identificar as características dos diferentes alvos imageados.
O objetivo deste trabalho foi o de elaborar o mapa de cobertura vegetal e uso do solo a partir da utilização das técnicas de segmentação de imagens e classificação por região, do município de Mucugê, localizado na Chapada Diamantina – Ba.
Para o desenvolvimento da pesquisa vários testes de segmentação foram realizados, sendo escolhido para classificação a imagem Aster segmentada, cujos parâmetros de similaridade e área foram 50 e 36, respectivamente. O algoritmo utilizado foi o Bhattacharya, com limiar de aceitação de 99,9%.
Na etapa de Classificação foram identificadas...





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