1. Repositório Institucional da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)
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dc.creatorBragion, Gabriel da Rocha
dc.date.accessioned2020-11-10T13:20:07Z-
dc.date.available2020-11-10T13:20:07Z-
dc.date.issued2017-11-29
dc.identifier.citationBRAGION, Gabriel da Rocha. Melhorias na acurácia do mapeamento por NDVI. 2017. 47 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7015-
dc.description.abstractThis work proposes a supervised classification method by the Bhattacharya distance tool using the Normalized Difference Vegetation Index of croplands and forest remnants of the Atlantic forest and other land use classes from the Mourão river watershed, Paraná, aiming to mitigate the effects of seasonality in the classification. The overall accuracy and Kappa index of the product generated by the supervised classification were 73.92% and 0.53, respectively. We also investigated the user’s accuracy, the producer’s reliability and the conditional Kappa index. The results showed that the method presented an excellent performance for the differentiation of forest cover (k = 76.94), temporary crops (k = 0.89) and water (k = 0.87).pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectCobertura dos solospt_BR
dc.subjectMapeamento do solopt_BR
dc.subjectRemote sensingpt_BR
dc.subjectMulchingpt_BR
dc.subjectSoil mappingpt_BR
dc.titleMelhorias na acurácia do mapeamento por NDVIpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoEste trabalho propõe um método de classificação supervisionada pela distância de Bhattacharya baseado na utilização do índice de vegetação da diferença normalizada para a classificação supervisionada de lavouras temporárias e remanescentes florestais da mata atlântica e outras classes de uso da terra da bacia hidrográfica do Rio Mourão, Paraná, visando atenuar os efeitos das sazonalidades na classificação. A acurácia global e índice de Kappa do produto gerado pela classificação supervisionada foram de 73,92% e 0,53, respectivamente. Também foram investigadas a acurácia do usuário, a fiabilidade do produtor e o índice de Kappa condicional. Os resultados mostraram que o método apresenta um excelente desempenho para a diferenciação de coberturas florestais (k = 76,94), lavouras temporárias (k = 0,89) e água (k = 0,87).pt_BR
dc.degree.localCampo Mourãopt_BR
dc.publisher.localCampo Mouraopt_BR
dc.contributor.advisor1Couto, Edivando Vitor do
dc.contributor.advisor-co1Ferreira, José Hilário Delconte
dc.contributor.referee1Couto, Edivando Vitor do
dc.contributor.referee2Ferreira, José Hilário Delconte
dc.contributor.referee3Cargnin, Claudete
dc.contributor.referee4Couto, Luciane Maria Vieira do
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento Acadêmico de Ambientalpt_BR
dc.publisher.programEngenharia Ambientalpt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTOpt_BR
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