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Título : A new procedure for forestry database updating with gis and remote sensing
Autor: Carvalho, Luis Marcelo Tavares de
Clevers, Jan G.P.W.
Jong, Steven M. de
Skidmore, Andrew K.
Palavras-chave: Ondaletas - Segmentação
Ondoletas - classificação
Detecção de mudança
Sensoriamento remoto
Raster
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Data da publicação: 2003
Referência: CARVALHO, L. M. T. et al. A new procedure for forestry database updating with gis and remote sensing. Cerne, Lavras, MG, v. 9, n. 2, p. 164-177, jul./dez. 2003.
Resumo : O intuito deste estudo foi desenvolver um procedimento automático, simples e flexível para a atualização de base de dados florestais em formato matricial. Quatro módulos compõem o procedimento: (1) localização das áreas que sofreram modificações, (2) quantificação da área modificada, (3) identificação das novas classes de ocupação do solo e (4) atualização da base de dados. Primeiramente, uma imagem diferença é decomposta usando a transformada ondaleta para extrair os locais onde ocorreram modificações. Posteriormente, a imagem diferença é segmentada nestes locais. Num terceiro estágio, cada pixel ou cada região que sofreu modificação é classificada. Por fim, o resultado é usado para atualizar a base de dados. Este procedimento mostrou-se menos sensível a distorções nos registros geométricos e radiométricos e menos dependente de informações coletadas em campo quando comparado com dois procedimentos tradicionalmente usados para detecção de mudanças.
Abstract: The aim of this study was to develop an automated, simple and flexible procedure for updating raster-based forestry database. Four modules compose the procedure: (1) location of changed sites, (2) quantification of changed area, (3) identification of the new land cover, and (4) database updating. Firstly, a difference image is decomposed with wavelet transforms in order to extract changed sites. Secondly, segmentation is performed on the difference image. Thirdly, each changed pixel or each segmented region is assigned to the land cover class with the highest probability of membership. Then, the output is used to update the GIS layer where changes took place. This procedure was less sensitive to geometric and radiometric misregistration, and less dependent on ground truth, when compared with post classification comparison and direct multidate classification.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/857
Idioma: en_US
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