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Título: Detecção de mudanças em florestas e savanas utilizando análise estatística baseada em objetos geográficos
Autores: Carvalho, Luis Marcelo Tavares de
Menezes, Fortunato Silva de
Alves, Marcelo de Carvalho
Alves, Helena Maria Ramos
Palavras-chave: Savana brasileira
Floresta Amazônica
Sensoriamento remoto
Segmentação de imagens
Teste Qui-Quadrado
Distância de Mahalanobis
Brazilian savanna
Amazon Forest
Remote sensing
Image segmentation
Chi-square test
Mahalanobis distance
Data do documento: 30-Nov-2015
Editor: Universidade Federal de Lavras
Citação: LEITE, L. R. Detecção de mudanças em florestas e savanas utilizando análise estatística baseada em objetos geográficos. 2015. 55 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2015.
Resumo: The aim of this study was to evaluate the change detection on the ground cover in areas of Forest and Brazilian Savanna, using images from Landsat 5 / TM and two methodologies based on iterative statistics object. The sensitivity of the methods in relation to the heterogeneity of the input data was evaluated using the reflectance data and vegetation indexes, and the use of different levels of confidence. The periods analyzed comprised the years 2000 to 2006 and 2006 to 2010. After the segmentation of the images were extracted the quantities descriptive average statistics and standard deviation of each object. The determination of change of objects was carried out iteratively based on Mahalanobis Distance and the chi-squared distribution. The results were validated using a previous visual detection and analyzed according to the ROC curve. Significant gains have been made in the shade of use and the bands 3 and 4 for both areas tested with 94.67% and 95.02% of correctly detected objects as change respectively in the areas of Forest and Savanna. The use of NDVI and different images proved unsatisfactory for the detection of changes in the areas tested.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/10627
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