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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.11.2018.tde-20181127-161840
Documento
Autor
Nome completo
Ciro Koiti Matsukuma
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 2002
Orientador
Título em português
Análise comparativa de algoritmos de classificação digital não-supervisionada, no mapeamento do uso e cobertura do solo
Palavras-chave em português
ALGORITMOS
BACIA DO RIO CORUMBATAÍ
COBERTURA DO SOLO
MAPEAMENTO DO SOLO
MÁXIMA VEROSSIMILHANÇA
USO DO SOLO
Resumo em português
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
Título em inglês
not available
Resumo em inglês
not available
 
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Data de Publicação
2018-11-27
 
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