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dc.creatorFigueiredo, Symone M. de M.-
dc.creatorCarvalho, Luis Marcelo Tavares de-
dc.date.accessioned2013-08-06T21:01:37Z-
dc.date.available2013-08-06T21:01:37Z-
dc.date.issued2006-
dc.identifier.citationFIGUEIREDO, S. M. de M.; CARVALHO, L. M. T. de. Avaliação da exatidão do mapeamento da cobertura da terra em capixaba, acre, utilizando classificação por árvore de decisão. Cerne, Lavras, MG, v. 12, n. 1, p. 38-47, jan./mar. 2006.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/870-
dc.description.abstractThis study evaluated the accuracy of mapping land cover in Capixaba, state of Acre, Brazil, using decision trees. Eleven attributes were used to build the decision trees: TM Landsat datafrom bands 1, 2, 3, 4, 5, and 7; fraction images derived from linear spectral unmixing; and the normalized difference vegetation index (NDVI). The Kappa values were greater than 0,83, producing excellent classification results and demonstrating that the technique is promising for mapping land cover in the study area.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.sourceCERNEpt_BR
dc.subjectClassificação digital de imagenspt_BR
dc.subjectMineração de dadospt_BR
dc.subjectModelo linear de mistura espectralpt_BR
dc.subjectÍndice de vegetação por diferença normalizadapt_BR
dc.subjectDigital image classificationpt_BR
dc.subjectData miningpt_BR
dc.subjectLinear spectral unmixingpt_BR
dc.titleAvaliação da exatidão do mapeamento da cobertura da terra em Capixaba, Acre, utilizando classificação por árvore de decisãopt_BR
dc.title.alternativeEvaluation of decision tree classification accuracy to map land cover in Capixaba, Acrept_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoObjetivou-se com este estudo avaliar a exatidão do mapeamento da cobertura da terra em Capixaba, Estado do Acre, por meio da classificação digital de imagens por meio do algoritmo árvore de decisão. Foram usados na construção e no uso da árvore de decisão onze atributos: dados provenientes das bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7 do sensor TM do satélite Landsat 5; imagens fração solo, sombra, vegetação e de erro, geradas pelo modelo linear de mistura espectral, e índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI). O resultado do mapeamento foi considerado excelente segundo os conceitos estabelecidos por Landis & Koch (1977), com valores do coeficiente de concordância Kappa acima de 0,83, demonstrando ser uma técnica promissora no mapeamento de classes de cobertura da terra.pt_BR
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