Mostrar el registro sencillo del ítem
| dc.contributor | pt-BR | |
| dc.creator | Silveira, Adalfran Herbert de Melo | |
| dc.creator | Silva, Fernando Moreira da | |
| dc.creator | Hadad, Renato Moreira | |
| dc.creator | Libório, Matheus Pereira | |
| dc.date | 2020-04-29 | |
| dc.date.accessioned | 2022-03-21T18:27:32Z | |
| dc.date.available | 2022-03-21T18:27:32Z | |
| dc.identifier | https://revistas.ufpr.br/raega/article/view/67845 | |
| dc.identifier | 10.5380/raega.v47i1.67845 | |
| dc.identifier.uri | http://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/74612 | |
| dc.description | Essa 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.format | application/pdf | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | UFPR | pt-BR |
| dc.relation | https://revistas.ufpr.br/raega/article/view/67845/41297 | |
| dc.relation | https://revistas.ufpr.br/raega/article/view/67845/41298 | |
| dc.rights | Direitos autorais 2020 Raega - O Espaço Geográfico em Análise | pt-BR |
| dc.source | RA'E GA Journal - The Geographic Space in Analysis; v. 47, n. 1 (2020); 120-135 | en-US |
| dc.source | Raega - O Espaço Geográfico em Análise; v. 47, n. 1 (2020); 120-135 | pt-BR |
| dc.source | 2177-2738 | |
| dc.source | 1516-4136 | |
| dc.source | 10.5380/raega.v47i1 | |
| dc.subject | Sensoriamento remoto; | pt-BR |
| dc.subject | Sensoriamento remoto; Áreas de aplicação; Análise de classificadores; Uso da terra; Análise da paisagem. | pt-BR |
| dc.title | APLICAÇÕES, PREFERÊNCIAS E COMPARAÇÕES ENTRE MÉTODOS DE CLASSIFICAÇÃO SUPERVISIONADA: O CASO DE NATAL/RN | pt-BR |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type | pt-BR |
| Ficheros | Tamaño | Formato | Ver |
|---|---|---|---|
|
No hay ficheros asociados a este ítem. |
|||