Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2002 |
| Autor(a) principal: |
Matsukuma, Ciro Koiti |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11142/tde-20181127-161840/
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Resumo: |
O objetivo deste trabalho foi comparar as classificações obtidas por meio de algoritmos de classificação não supervisionada e supervisionada, aplicados a uma região com paisagem complexa, dentro da bacia do rio Corumbataí, SP. Foram utilizados os algoritmos de Máxima Verossimilhança, no software ENVI, e CLUSTER, o ISOCLUST e o MAXSET no software Idrisi o. A imagem multiespectral utilizada foi do satélite SPOT. A área de estudo abrangeu os municípios de Piracicaba, Rio Claro, Itirapina, Analândia, Corumbataí, Charqueada e Ipeúna. Foram observadas várias categorias e classificadas, dentre elas, as seguintes: cana-de-açúcar, pasto, vegetação nativa, solo exposto, reflorestamento e área urbana. Após o reconhecimento em campo das categorias, procedeu-se à classificação utilizando-se os algoritmos Foram observadas várias categorias e classificadas, dentre elas, as seguintes: cana-de-açúcar, pasto, vegetação nativa, solo exposto, reflorestamento e área urbana. Após o reconhecimento em campo das categorias, procedeu-se à classificação utilizando-se os algoritmos CLUSTER, ISOCLUST E MAXSET, dos quais o que apresentou melhores resultados foi o ISOCLUST, sendo, portanto, o mais recomendado para utilização por ser eficiente e demandar menor tempo para obter-se a classificação final da vegetação |
