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首页> 外文期刊>Revista Brasileira de Geofisica >Integra??o de dados de sensoriamento remoto multi resolu??es para a representa??o da cobertura da terra utilizando campos contínuos de vegeta??o e classifica??o por árvores de decis?o
【24h】

Integra??o de dados de sensoriamento remoto multi resolu??es para a representa??o da cobertura da terra utilizando campos contínuos de vegeta??o e classifica??o por árvores de decis?o

机译：集成多分辨率遥感数据，以利用连续的植被场并通过决策树进行分类来表示土地覆盖

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Este trabalho objetiva desenvolver uma metodologia de integra??o de multisensores para um sistema de monitoramento da Amaz?nia. O sistema proposto baseia-se no Vegetation Continuous Fields (VCF) que utiliza um algoritmo de árvore de decis?o. O algoritmo utiliza um conjunto de variáveis independentes, no caso métricas multitemporais do MODIS, para recursivamente particionar uma variável dependente, no caso dados de treinamentos provenientes de classes de uso da terra, em subconjuntos, que maximizam a redu??o do quadrado da soma residual. Os dados de treinamentos s?o obtidos pela classifica??o de imagens de alta resolu??o (Landsat/TM, ETM+ e CBERS 2/CCD). Neste estudo, um algoritmo foi desenvolvido a partir da linguagem IDL, no programa ENVI, e uma rotina estatística do programa S-PLUS. A área de estudo é o Estado do Mato Grosso com uma extensa área de cobertura de Floresta Amaz?nica. As cenas s?o classificadas em três classes: floresta, n?o floresta e água. Compara??es do produto final com o mapa regional de uso da terra derivado do PRODES revelam uma concordancia geral. Portanto, os resultados desse estudo sugerem que a metodologia é apropriada para a determina??o da cobertura da terra na Floresta Amaz?nica.
机译：这项工作旨在开发一种将多传感器集成到亚马逊监控系统中的方法。提出的系统基于植被连续域（VCF），该域使用决策树算法。在MODIS多时相度量的情况下，该算法使用一组自变量来递归地划分因变量（在从土地利用类别中训练数据的情况下）以子集的方式进行递归划分，从而最大程度地减少了平方和。剩余的。通过对高分辨率图像（Landsat / TM，ETM +和CBERS 2 / CCD）进行分类来获得训练数据。在这项研究中，在ENVI程序中使用IDL语言开发了一种算法，在S-PLUS程序中使用了统计例程。研究区域是马托格罗索州，覆盖了亚马逊森林。这些场景分为三类：森林，非森林和水。最终产品与PRODES衍生的区域土地使用图的比较显示出一个总体协议。因此，这项研究的结果表明该方法适用于确定亚马逊森林的土地覆盖。

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