Analysis of segmentation and validation of data of the Landsat 8 for Goias and Federal District/Brazil

• Autores: Elaine Barbosa da Silva, Daniel de Oliveira Soares
• Localización: Revista geográfica venezolana, ISSN-e 2244-8853, ISSN 1012-1617, Vol. 58, Nº 2, 2017, págs. 306-319
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Análise de segmentação e validação de dados do Landsat 8 para Goiás e Distrito Federal/Brasil
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• Resumen
  • español

    This study aimed at analyzing the most adequate methods to make the classification / segmentation between two distinct computer programs, Spring and Envi, and to analyze and validate data mapping of TerraClass Cerrado 2013 from classes of pasture, annual agriculture and perennial crops. Twenty-four scenes of Landsat 8 OLI corresponding to the surfaces of State of Goias and Federal District were selected. Several targeting tests were made with several images to investigate both feasibility and reliability of the software under study. As a result, mapping made from TerraClass Cerrado 2013 validated the data from the three classes. It has been used Visual inspection techniques using high resolution satellite images and time series. Results showed reliable, available, and free techniques for analysis and validation of data mapping.

  • português

    Este estudo teve como objetivo analizar os melhores métodos para fazer as classificações / segmentações entre dois programas distintos, Spring e Envi e analizar e validar os dados do mapeamento TerraClass Cerrado 2013 nas classes de pastagem, agricultura anual e agricultura perene. Para isto, foram selecionadas 24 cenas do Landsat 8 OLI, que cobrem todo o estado de Goiás e Distrito Federal. Foram feitos vários testes com várias imagens, para investigar a viabilidade e confiabilidade do software testado. Após os testes, foram feitas as validações do mapeamento do TerraClass Cerrado 2013 em três classes, pastagem, agricultura anual e perene. Foram utilizadas técnicas de inspeção visual com imagens de satélite de alta resolução e também o apoio de séries temporais. O trabalho mostrou resultados satisfatórios porque identificou técnicas confiáveis, acessíveis e gratuitas para análise e validação de dados de mapeamento disponíveis.