Sub-pixel estimation of tree cover and bare surface densities using regression tree analysis
A análise subpixel é capaz de gerar campos contínuos que representam a variabilidade intrínseca das classes temáticas. Neste trabalho, objetivou-se desenvolver um modelo numérico para representar a variabilidade de cobertura de dossel e de superfície exposta dentro de cada formação fl orestal. Este...
| Autores: | , |
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| Tipo de documento: | artigo |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2013 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade Federal de Lavras (UFLA) |
| Repositório: | Repositório Institucional da UFLA |
| Idioma: | português |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ufla.br:1/959 |
| Acesso em linha: | https://repositorio.ufla.br/handle/1/959 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0303243404000194 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | Sensoriamento remoto Mapeamento Cerrado Remote sensing Mapping |
| Resumo: | A análise subpixel é capaz de gerar campos contínuos que representam a variabilidade intrínseca das classes temáticas. Neste trabalho, objetivou-se desenvolver um modelo numérico para representar a variabilidade de cobertura de dossel e de superfície exposta dentro de cada formação fl orestal. Este estudo foi conduzido em área de amortecimento ao longo da sub-bacia no médio São Francisco em MG, Brasil. Foram usados imagens dos satélites Landsat TM, e IKONOS, e o algoritmo GUIDE para ajustes dos modelos. Os resultados foram duas imagens índices, uma de cobertura arbórea e outra de superfície exposta para toda a área estudada, utilizando o modelo de árvore de regressão. O uso de modelos não-paramétricos e não-lineares por árvore de regressão apresentou resultados satisfatórios na representação de padrões de formações florestais aluviais, deciduais e savânicas. |
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