| Revista: | Boletim de ciencias geodesicas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000407183 |
| ISSN: | 1413-4853 |
| Autores: | Rodrigues, Thanan Walesza Pequeno1 Guimaraes, Ulisses Silva1 Rotta, Luiz Henrique da Silva1 Watanabe, Fernanda Sayuri Yoshino1 Alcantara, Enner1 Imai, Nilton Nobuhiro1 |
| Instituciones: | 1Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho", Faculdade de Ciencias e Tecnologia, Presidente Prudente, Sao Paulo. Brasil |
| Año: | 2016 |
| Periodo: | Abr-Jun |
| Volumen: | 22 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 303-323 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en inglés | The use of remote sensing focused on the determination of field samples is of great value to environmental studies, since the satellite images have attributes able to assess the spectral variability of water surface considering a wide area. Thus, this approach aims to define a stratified working method of selecting samples based on images variability in the visible and infrared wavelengths derived from Landsat-8 / OLI sensor. The method relies on the use of raster data representing the standard deviation of a time series of images Landsat-8 / OLI and then the automatic setting field points supported by the stratified random sampling. The choice of the image that yielded the selection of the samples was based on the greatest spectral variation component by means of Principal Component technique. As a result were obtained twenty representative points of a total of six spectrally similar classes created by using a Geographic Information System |
| Resumen en portugués | O uso do sensoriamento remoto voltado para a determinação de amostras de campo é de grande valia para estudos ambientais, uma vez que as imagens de satélite apresentam atributos capazes de avaliar a variabilidade espectral da superfície da água considerando uma área extensa. Desse modo, a abordagem deste trabalho objetiva definir um método de seleção estratificada de amostras baseada na variabilidade de imagens no espectro do visível e infravermelho oriundos do sensor Landsat-8/OLI. O método conta com a utilização de dados raster que representam o desvio padrão de uma série temporal de imagens Landsat-8/OLI e em seguida a definição automática de pontos de campo apoiada na técnica de amostragem estratificada aleatória. A escolha da imagem que deu origem a seleção dos pontos foi baseada na componente de maior variabilidade espectral por meio da técnica de Principal Componente. Como resultado foram obtidos vinte pontos representativos de um total de seis classes espectralmente semelhantes |
| Disciplinas: | Geociencias, Ingeniería |
| Palabras clave: | Ingeniería civil, Cartografía, Percepción remota, Geoprocesamiento, Muestreo, Imágenes, Sao Paulo, Brasil |
| Keyword: | Earth sciences, Engineering, Civil engineering, Cartography, Remote sensing, Geoprocessing, Sampling, Images, Sao Paulo, Brazil |
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