Identificação de alvos agrícolas em imagens digitais Landsat: uma aplicação em Guaíra, SP.

Uma classificação supervisionada, usando analise discriminante por máxima verossimilhança (maxver), foi usada em uma área do município de Guaíra, SP, para identificar em sete classes diferentes alvos agrícolas: cultura anual, cana-de-açúcar, solo nu, solo semicoberto, pasto, floresta e água, usando imagens do satélite Landsat 5, sensor TM, em formato digital nas bandas 3, 4, e 5 (vermelho, infravermelho próximo e médio, respectivamente). A matriz final de classificação do maxver apresentou performance global de 85%, que e o exato valor mínimo aceitado na literatura. A imagem temática do resultado mostra um bom nível de identificação das classes, onde pode-se confirmar o bom desempenho da técnica de máxima verossimilhança para classificar imagens digitais multiespectral de satélite.

Bibliographic Details

Main Author:	MIRANDA, J. I.
Other Authors:	JOSÉ IGUELMAR MIRANDA, CNPMA.
Format:	Folhetos biblioteca
Language:	Portugues pt_BR
Published:	1996
Subjects:	Classificacao supervisionada, Guaíra, Sensoriamento remoto, Geologia, Fisiografia, Clima, Solo, Água, Agricultura, Remote sensing, Landsat,
Online Access:	http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/12453
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