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The roles of textural images in improving land-cover classification in the Brazilian Amazon. Autoria: LU, D.; LI, G.; MORAN, E.; DUTRA, L.; BATISTELLA, M. Texture has long been recognized as valuable in improving land-cover classification, but how data from different sensors with varying spatial resolutions affect the selection of textural images is poo... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2014
A comparative analysis of ALOS PALSAR L-band and RADARSAT-2 C-band data for land-cover classification in a tropical moist region. Autoria: LI, G.; LU, D.; DUTRA, L.; BATISTELLA, M. This paper explores the use of ALOS (Advanced Land Observing Satellite) PALSARL-band (Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar) and RADARSAT-2 C-band data for land-cover classification in a t... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2012
Developments in land use and land cover classification techniques in remote sensing: a review. Autoria: MACARRINGUE, L. S.; BOLFE, E. L.; PEREIRA, P. R. M. Abstract. Studies on land use and land cover changes (LULCC) have been a great concern due to their contribution to the policies formulation and strategic plans in different areas and at different sca... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
Land-cover classification in the Brazilian Amazon with the integration of Landsat ETM + and Radarsat data. Autoria: LU, D.; BATISTELLA, M.; MORAN, E. Land-cover classification with remotely sensed data in moist tropical regions in a challenge due to the complex biophysical conditions. This paper explores techniques to improve land-cover classificat... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2007
Comparison of classification algorithms of images for the mapping of the land covering in Tasso Fragoso municipality, Brazil. Autoria: PEREIRA, P. R. M.; COSTA, F. W. D.; BOLFE, E. L.; MACARRINGE, L.; BOTELHO, A. C. Abstract. One of the main applications of satellite images is the characterization of terrestrial coverage, that from the use of classification techniques, allows the monitoring of spatial transformat... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Application of spectral mixture analysis to Amazonian land-use and land-cover classification. Autoria: LU, D.; BATISTELLA, M.; MORAN, E.; MAUSEL, P. Abundant vegetation species and associated complex forest stand structures in moist tropical regions often create difficulties in accurately classifying land-use and land-cover (LULC) features. This p... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2004
Regional scale land use/land cover classification using temporal series of MODIS data. Autoria: JONATHAN, M.; MEIRELLES, M. S. P.; BERROIR, J.-P.; HERLIN, I. This paper describes a methodology for systematic land use/land cover classification on a regional scale, with emphasis on a low cost and highly automatized approach. This methodology is based on mult... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2006
Land use/land cover classification in a heterogeneous agricultural landscape using PlanetScope data. Autoria: BUENO, I. T.; ANTUNES, J. F. G.; TORO, A. P. S. G. D.; WERNER, J. P. S.; COUTINHO, A. C.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; LAMPARELLI, R. A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; MAGALHÃES, P. S. G. This study evaluated the accuracy of LULC classification based on an initial clustering step in a heterogeneous agricultural landscape using PlanetScope imagery while checking for variability among th... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Land-cover classification in the Brazilian Amazon with satélite images: towards increasing accuracy. Autoria: LU, D.; BATISTELLA, M.; MORAN, E. F. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2006
Land use/cover classification in the Brazilian Amazon using satellite images. Autoria: LU, D.; BATISTELLA, M.; LI, G.; MORAN, E.; HETRICK, S.; FREITAS, C. DA C.; SANT'ANNA, S. J. Land use/cover classification is one of the most important applications in remote sensing. However, mapping accurate land use/cover spatial distribution is a challenge, particularly in moist tropical... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2012

Mostrando 1 - 10 de 579 resultados.

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