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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29165| Título: | Análise de composição de bandas espectrais do satélite sentinel-2 para uso em classificação supervisionada |
| Título(s) alternativo(s): | Spectral band composition analysis of the sentinel-2 satellite for use in supervised classification |
| Autor(es): | Capelin, Adson |
| Orientador(es): | Bosquilia, Raoni Wainer Duarte |
| Palavras-chave: | Sensoriamento remoto Solo - Uso Satélites artificiais em sensoriamento remoto Remote sensing Land use Artificial satellites in remote sensing |
| Data do documento: | 5-Mai-2021 |
| Editor: | Agronomia |
| Câmpus: | Dois Vizinhos |
| Citação: | CAPELIN, Adson. Análise de composição de bandas espectrais do satélite sentinel-2 para uso em classificação supervisionada. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Agronomia) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2021. |
| Resumo: | Na atualidade, é cada vez mais necessário conhecer as características da área em que está se trabalhando, pois estas informações são determinantes para as tomadas de decisões, permitindo que esta área seja explorada de maneira correta e de modo que todo o seu potencial produtivo seja aproveitado. O Sensoriamento Remoto, juntamente coma classificação supervisionada, vem sendo muito utilizado para a elaboração de mapas de uso e ocupação do solo, fornecendo produtos que permitam conhecer as características das áreas levantadas. Assim, o presente trabalho buscou elaborar tais mapas de uso e ocupação através da classificação supervisionada utilizando-se de diferentes composições de bandas espectrais obtidas de uma cena do satélite Sentinel-2, para que fosse possível realizar uma avaliação dessas classificações, já que cada composição realça informações diferentes a respeito da imagem utilizada. As bandas espectrais que se encontraram com resolução espectral maior que 10 metros passaram por um processo denominado de Downscaling, a fim de que todas as bandas se encontrem com a mesma resoluçãoespacial. Os mapas gerados foram comparados com imagens do Google Earth Pro para se verificar a qualidade da classificação gerada para cada composição através do Índice Kappa e Acurácia Global. Assim, verificou-se, por meio deste trabalho, que a composição contendo as bandas do Infravermelho Próximo, Vermelho e Verde foi a que apresentou o melhor índice Kappa e Acuracia Global, assim consecutivamente um melhor resultado na produção de um mapa de uso e ocupação do solo, permitindo, assim, conhecer as características da área de estudo de melhor forma possível. |
| Abstract: | Nowadays, it is increasingly necessary to know the characteristics of the area where one is working, because this information is crucial for decision making, allowing this area to be explored in a correct way and so that all its productive potential is used. Remote Sensing, along with supervised classification, has been widely used for the preparation of land use/land cover maps, providing products that allow the characteristics of the surveyed areas to be known. Thus, the present work aimed to elaborate such land use/land cover maps through supervised classification using different spectral band compositions obtained from a Sentinel-2 satellite scene, so that it would be possible to evaluate these classifications, since each composition enhances different information about the image used. The spectral bands that were found to have a spectral resolution greater than 10 meters underwent a process called downscaling, so that all bands were at the same spatial resolution. The maps generated were compared with images from Google Earth Pro to verify the quality of the classification generated for each composition through the Kappa Index and Overall Accuracy. Thus, it was verified, through this work, that the composition containing the Near Infrared, Red and Green bands was the one that presented the best Kappa index and Global Accuracy, thus consecutively a better result in the production of a land use/land cover map, thus allowing to know the characteristics of the study area in the best possible way. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29165 |
| Aparece nas coleções: | DV - Agronomia |
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