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标题：Classificação de imagens de satélite e índices espectrais de vegetação: uma análise comparativa
其他标题：SATELLITE IMAGE CLASSIFICATION AND SPECTRAL VEGETATION INDICES: A COMPARATIVE ANALYSIS
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作者：Paulo Roberto Fitz
期刊名称：Geosul
印刷版ISSN：2177-5230
出版年度：2020
卷号：35
期号：76
页码：171-188
DOI：10.5007/2177-5230.2020v35n76p171
出版社：Editora da UFSC
摘要：Estudos relativos à dinâmica territorial sempre ocuparam papéis de destaque no âmbito da Geografia. As alterações espaciais experimentadas em determinadas regiões estão diretamente ligadas aos cenários físicos, políticos, econômicos, culturais e ambientais desses espaços em um dado momento. Diversas ferramentas têm sido utilizadas para analisar o cenário de um determinado ambiente. O presente estudo procurou comparar, a partir de imagens de satélite, a existência de correlação entre diferentes índices de vegetação (IVs) e uma imagem classificada do município de Mundo Novo, no Estado do Mato Grosso do Sul. Para tal, foram utilizados o software livre QGIS e a planilha Excel da Microsoft. Como resultado, verificou-se haver alta correlação entre os distintos IVs e a imagem classificada.
其他摘要：Territoriality studies always occupied prominent roles in the field of geography. The spatial changes experienced in certain regions are directly linked to the physical, political, economic, cultural and environmental scenarios of these spaces at any give time. Several tools have been used to analyze the scenario of an especific environment. This study aimed to verify the existence of a correlation between a Landsat image classified by a supervised classification method and different vegetation indexes (VIs), that is, SR, IVR, NDVI and SAVI, in the municipality of Mundo Novo, in the state of Mato Grosso do Sul. For this, we used the software free QGIS and Microsoft Excel spreadsheet. As a result, there was a medium to high correlation between the different VIs and the classified image.
关键词：Sensoriamento remoto;Índices de vegetação;Classificação de imagens;Correlação entre imagens.
其他关键词：Remote sensing. Vegetation indices. Image classification. Correlation between images.