DETECÇÃO DE VEGETAÇÃO ARBÓREA ATRAVÉS DA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS DE ALTA RESOLUÇÃO (QUICKBIRD)

Bibliographic Details
Main Author: Sousa, Adélia
Publication Date: 2010
Other Authors: Mesquita, Paulo, Gonçalves, Ana Cristina, Marques da Silva, José Rafael, Silva, Luis Leopoldo, Roma, João
Format: Conference object
Language: eng
Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Download full: http://hdl.handle.net/10174/1920
Summary: O conhecimento dos recursos florestais é muito importante para o planeamento e gestão da floresta. Neste estudo pretendeu-se testar a capacidade das imagens de muito elevada resolução espacial (Quickbird) na identificação e cartografia da área de coberto de duas espécies florestais, sobreior e azinheira. Testaram-se vários métodos de classificação de imagens de satélite, métodos tradicionais, e métodos recentes, tais como a segmentação de imagem e classificação orientada por objecto. Os resultados obtidos mostraram que os métodos recente de classificação de imagem, permitem uma boa separação da vegetação arbórea do solo, mas também a separação entre as duas composições florestais, indicando que a baixa resolução espectral destas imagens pode ser compensada utilizando informação adicional, espacial e de textura, no método de classificação orientada por objectos.
id RCAP_d9c25787de9a3e46999b38be9d945c2d
oai_identifier_str oai:dspace.uevora.pt:10174/1920
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
repository_id_str https://opendoar.ac.uk/repository/7160
spelling DETECÇÃO DE VEGETAÇÃO ARBÓREA ATRAVÉS DA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS DE ALTA RESOLUÇÃO (QUICKBIRD)QuickbirdDetecção remotaSegmentação multiespectralclassificação orientada a objectosalta resolução espacialvegetação arbóreaO conhecimento dos recursos florestais é muito importante para o planeamento e gestão da floresta. Neste estudo pretendeu-se testar a capacidade das imagens de muito elevada resolução espacial (Quickbird) na identificação e cartografia da área de coberto de duas espécies florestais, sobreior e azinheira. Testaram-se vários métodos de classificação de imagens de satélite, métodos tradicionais, e métodos recentes, tais como a segmentação de imagem e classificação orientada por objecto. Os resultados obtidos mostraram que os métodos recente de classificação de imagem, permitem uma boa separação da vegetação arbórea do solo, mas também a separação entre as duas composições florestais, indicando que a baixa resolução espectral destas imagens pode ser compensada utilizando informação adicional, espacial e de textura, no método de classificação orientada por objectos.2010-03-08T11:02:17Z2010-03-082010-03-02T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/conferenceObject269788 bytesapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10174/1920http://hdl.handle.net/10174/1920engIII Jornadas Ibero-Americanas de Agricultura de Precisão. Universidade de Évora, ÉvoraPosternaonaosimlivreICAAMasousa@uevora.ptndacg@uevora.ptjmsilva@uevora.ptllsilva@uevora.ptnd580Sousa, AdéliaMesquita, PauloGonçalves, Ana CristinaMarques da Silva, José RafaelSilva, Luis LeopoldoRoma, Joãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2024-01-03T18:37:55Zoai:dspace.uevora.pt:10174/1920Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-28T11:50:48.048030Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
dc.title.none.fl_str_mv DETECÇÃO DE VEGETAÇÃO ARBÓREA ATRAVÉS DA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS DE ALTA RESOLUÇÃO (QUICKBIRD)
title DETECÇÃO DE VEGETAÇÃO ARBÓREA ATRAVÉS DA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS DE ALTA RESOLUÇÃO (QUICKBIRD)
spellingShingle DETECÇÃO DE VEGETAÇÃO ARBÓREA ATRAVÉS DA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS DE ALTA RESOLUÇÃO (QUICKBIRD)
Sousa, Adélia
Quickbird
Detecção remota
Segmentação multiespectral
classificação orientada a objectos
alta resolução espacial
vegetação arbórea
title_short DETECÇÃO DE VEGETAÇÃO ARBÓREA ATRAVÉS DA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS DE ALTA RESOLUÇÃO (QUICKBIRD)
title_full DETECÇÃO DE VEGETAÇÃO ARBÓREA ATRAVÉS DA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS DE ALTA RESOLUÇÃO (QUICKBIRD)
title_fullStr DETECÇÃO DE VEGETAÇÃO ARBÓREA ATRAVÉS DA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS DE ALTA RESOLUÇÃO (QUICKBIRD)
title_full_unstemmed DETECÇÃO DE VEGETAÇÃO ARBÓREA ATRAVÉS DA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS DE ALTA RESOLUÇÃO (QUICKBIRD)
title_sort DETECÇÃO DE VEGETAÇÃO ARBÓREA ATRAVÉS DA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS DE ALTA RESOLUÇÃO (QUICKBIRD)
author Sousa, Adélia
author_facet Sousa, Adélia
Mesquita, Paulo
Gonçalves, Ana Cristina
Marques da Silva, José Rafael
Silva, Luis Leopoldo
Roma, João
author_role author
author2 Mesquita, Paulo
Gonçalves, Ana Cristina
Marques da Silva, José Rafael
Silva, Luis Leopoldo
Roma, João
author2_role author
author
author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Sousa, Adélia
Mesquita, Paulo
Gonçalves, Ana Cristina
Marques da Silva, José Rafael
Silva, Luis Leopoldo
Roma, João
dc.subject.por.fl_str_mv Quickbird
Detecção remota
Segmentação multiespectral
classificação orientada a objectos
alta resolução espacial
vegetação arbórea
topic Quickbird
Detecção remota
Segmentação multiespectral
classificação orientada a objectos
alta resolução espacial
vegetação arbórea
description O conhecimento dos recursos florestais é muito importante para o planeamento e gestão da floresta. Neste estudo pretendeu-se testar a capacidade das imagens de muito elevada resolução espacial (Quickbird) na identificação e cartografia da área de coberto de duas espécies florestais, sobreior e azinheira. Testaram-se vários métodos de classificação de imagens de satélite, métodos tradicionais, e métodos recentes, tais como a segmentação de imagem e classificação orientada por objecto. Os resultados obtidos mostraram que os métodos recente de classificação de imagem, permitem uma boa separação da vegetação arbórea do solo, mas também a separação entre as duas composições florestais, indicando que a baixa resolução espectral destas imagens pode ser compensada utilizando informação adicional, espacial e de textura, no método de classificação orientada por objectos.
publishDate 2010
dc.date.none.fl_str_mv 2010-03-08T11:02:17Z
2010-03-08
2010-03-02T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10174/1920
http://hdl.handle.net/10174/1920
url http://hdl.handle.net/10174/1920
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.relation.none.fl_str_mv III Jornadas Ibero-Americanas de Agricultura de Precisão. Universidade de Évora, Évora
Poster
nao
nao
sim
livre
ICAAM
asousa@uevora.pt
nd
acg@uevora.pt
jmsilva@uevora.pt
llsilva@uevora.pt
nd
580
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 269788 bytes
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia
instacron:RCAAP
instname_str FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
collection Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
repository.name.fl_str_mv Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia
repository.mail.fl_str_mv info@rcaap.pt
_version_ 1833592282792591360