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Título: Caracterização da ocupação do solo com recurso à aplicação de modelos de misturas espectrais em séries multi-temporais de imagens MODIS
Autor: Oliveira, Pedro André de
Orientador: Caetano, Mario
Palavras-chave: Detecção remota
Modelo de mistura linear
Cartografia de ocupação e de uso do solo
MODIS
Análise multi-temporal
Remote sensing
Linear mixture model
Land cover cartography
MODIS
Multi-temporal analysis
Data de Defesa: 2-Dez-2005
Relatório da Série N.º: Mestrado em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica;TSIG0008
Resumo: Realizou-se uma investigação sobre a aplicação do Modelo de Mistura Linear (MML) numa série multi-temporal. Depois de aplicado a uma sequência anual completa de imagens MODIS com 500 metros de resolução especial, o MML gerou um conjunto de imagens fracção com uma variação intra-anual da abundância de componentes puros vegetação, solo e sombra na mistura do pixel. No pré-processamento das imagens de MOD09A1 utilizou-se uma abordagem do Compósito do Valor Máximo, para obter os dados de base para input do modelo de MML. Baseado em 36 imagens fracção, caracterizaram-se 304 amostras, correspondendo cada amostra a uma de onze classes de ocupação do solo definidas neste estudo. Estabeleceu-se uma relação entre estas classes e o CLC2000. Para a classificação das unidades de ocupação do solo, baseadas na variação do perfil temporal dos componentes puros no pixel das amostras, recorreu-se à utilização de uma rede neuronal de mapas autoorganizados (SOM). A análise da qualidade dos resultados resultou da construção da matriz de convergência, sendo calculados os índices de exatidão global, do produtor e do utilizador para avaliação de resultados. O trabalho reporta uma análise descritiva dos resultados obtidos segundo a metodologia proposta e apresenta-se como um estudo preliminar para análise de mistura espectrais, numa vertente multi-temporal, para caracterização da ocupação do solo.
Descrição: Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica
URI: http://hdl.handle.net/10362/3643
Aparece nas colecções:NIMS - Dissertações de Mestrado em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

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