ESCOLHA DO MELHOR DESCRITOR PARA A DETECÇÃO DE TRAJETÓRIAS EM FLORESTAS TROPICAIS UTILIZANDO OS ALGORITMOS LANDTRENDR
Item
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Título
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ESCOLHA DO MELHOR DESCRITOR PARA A DETECÇÃO DE TRAJETÓRIAS EM FLORESTAS TROPICAIS UTILIZANDO OS ALGORITMOS LANDTRENDR
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Revista Continentes
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UFF
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UFF
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Description
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UFF
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Autor
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Rômulo Weckmüller
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João Victor Jesus Zebende
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Raúl Sánchez Vicens
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Assunto
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Séries temporais
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detecção de mudanças
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sensoriamento remoto
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vegetação
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Abstract
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Resumo
O entendimento de como os sistemas terrestres evoluem é importante na busca de estratégia que otimizem a utilização dos recursos naturais e minimizem os impactos ambientais. O monitoramento das mudanças florestais, através de técnicas de sensoriamento remoto tem sido fundamental. Com a disponibilização de todo o acervo de imagens do programa Landsat/NASA, melhoras na qualidade dos dados e o surgimento de novos algoritmos constituem um avanço metodológico que supera as limitações espaciais e temporais dos métodos tradicionais de detecção de mudanças. Neste artigo, objetiva-se entender o comportamento de cinco descritores disponíveis nos algoritmos LandTrendr, um classificador de trajetórias em séries temporais baseado em pixels, para avaliar qual tem o melhor desempenho em detecções de mudanças florestais em ambiente tropical. Para tal foram aplicados testes estatísticos sobre sua classificação, o teste de McNemar e uma validação a partir do Índice Kappa, onde o descritor NDVI apresentou os melhores resultados.
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issue
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13
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Páginas
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68-84
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Date
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2018
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Língua
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pt
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issn
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2317-8825
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Rights
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Copyright (c) 2019 Revista Continentes
