Potencial de aplicação do algoritmo Spectral Angle Mapper (SAM) em imagens Landsat para discriminação de áreas de seringueira.
Potencial de aplicação do algoritmo Spectral Angle Mapper (SAM) em imagens Landsat para discriminação de áreas de seringueira.
Autoria: BENSUASKI, P. P.; ARAUJO, L. S. de; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; SANTOS, V. C.; VICENTE, L. E.
Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial de aplicação do algoritmo Spectral Angle Mapper (SAM) em imagens OLI/Landsat para a discriminação de áreas de seringueira na região noroeste do Estado de São Paulo. Na imagem, amostras dos alvos dominantes da paisagem foram empregadas para gerar a classificação SAM. Com base em pontos coletados em trabalho de campo, a classificação das áreas de seringueira foi analisada com 33,3% de acertos, 51,3% de erros aceitáveis e 15,4% de erros não aceitáveis, o que é um resultado satisfatório para a análise exploratória realizada.
Ano de publicação: 2015
Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings
Unidade: Embrapa Territorial
Palavras-chave: Classificação, Hevea Brasiliensis, Seringueira, Spectral Angle Mapper (SAM)
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