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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
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
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
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
Comparison of land-cover classification methods in the Brazilian Amazon Basin. Autoria: LU, D.; MAUSEL, P.; BATISTELLA, M.; MORAN, E. Four distinctly different classifiers were used to analyze multispectral data. Which of these classifiers is most suitable for a specific study area is not always clear. This paper provides a comparis... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2004
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
A comparison of multisensor integration methods for land cover classification in the Brazilian Amazon. Autoria: LU, D.; LI, G.; MORAN, E.; DUTRA, L.; BATISTELLA, M. Many data fusion methods are available, but it is poorly understood which fusion method is suitable for integrating Landsat Thematic Mapper (TM) and radar data for land cover classification. This rese... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2011
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
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

Mostrando 1 - 10 de 176 resultados.

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