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  4. Programa de Pós-graduação em Geografía - PPGGeo/UFPR - Cosecha
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Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributorpt-BR
dc.creatorSilveira, Adalfran Herbert de Melo-
dc.creatorSilva, Fernando Moreira da-
dc.creatorHadad, Renato Moreira-
dc.creatorLibório, Matheus Pereira-
dc.date2020-04-29-
dc.date.accessioned2022-03-21T18:27:32Z-
dc.date.available2022-03-21T18:27:32Z-
dc.identifierhttps://revistas.ufpr.br/raega/article/view/67845-
dc.identifier10.5380/raega.v47i1.67845-
dc.identifier.urihttp://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/74612-
dc.descriptionEssa pesquisa tem como objetivo oferecer evidências empíricas para responder quatro perguntas. Quais são as principais áreas de aplicação de Sensoriamento Remoto (SR) no Brasil? Qual é a participação relativa de cada área de aplicação nas pesquisas da área da geografia do Brasil? Qual é a proporção de utilização do Classificador Máxima Verossimilhança (MaxVer) nas pesquisas de classificação supervisionada? Quantos e quais classificadores comparar para assegurar bons resultados na classificação supervisionada? Para isso, toma-se como referência pesquisas publicadas nas principais revistas da área da geografia do Brasil, e, como exemplo, a classificação supervisionada da cidade de Natal, Rio Grande do Norte. Nesse exemplo, valida-se internamente (comparação entre classificadores) e externamente (análise dos resultados em relação a outras pesquisas que realizam comparações entre classificadores) os resultados de quatro métodos de classificação supervisionada. Os resultados indicam que o SR é mais aplicado em pesquisas de análise urbana (38%), seguida de análises de atividades econômicas (27%), análises ambientais (23%) e análises metodológicas (12%). O MaxVer é o classificador mais utilizado em SR, sendo encontrado em 65% das pesquisas. Comparado a outros classificadores, o MaxVer apresenta melhores resultados de classificação em 64% dos casos. Conclui-se nessa pesquisa que a comparação entre três classificadores (desde que um deles seja o MaxVer) pode assegurar uma melhor classificação em 83% dos casos.pt-BR
dc.formatapplication/pdf-
dc.formatapplication/pdf-
dc.languagepor-
dc.publisherUFPRpt-BR
dc.relationhttps://revistas.ufpr.br/raega/article/view/67845/41297-
dc.relationhttps://revistas.ufpr.br/raega/article/view/67845/41298-
dc.rightsDireitos autorais 2020 Raega - O Espaço Geográfico em Análisept-BR
dc.sourceRA'E GA Journal - The Geographic Space in Analysis; v. 47, n. 1 (2020); 120-135en-US
dc.sourceRaega - O Espaço Geográfico em Análise; v. 47, n. 1 (2020); 120-135pt-BR
dc.source2177-2738-
dc.source1516-4136-
dc.source10.5380/raega.v47i1-
dc.subjectSensoriamento remoto;pt-BR
dc.subjectSensoriamento remoto; Áreas de aplicação; Análise de classificadores; Uso da terra; Análise da paisagem.pt-BR
dc.titleAPLICAÇÕES, PREFERÊNCIAS E COMPARAÇÕES ENTRE MÉTODOS DE CLASSIFICAÇÃO SUPERVISIONADA: O CASO DE NATAL/RNpt-BR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dc.typept-BR
Aparece en las colecciones: Programa de Pós-graduação em Geografía - PPGGeo/UFPR - Cosecha

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