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Título: THE CREATION OF A SEMI-AUTOMATIC CLASSIFICATION MODEL USING GEOGRAPHIC KNOWLEDGE: A CASE STUDY IN THE NORTHERN PORTION OF THE TIJUCA MASSIF - RJ
Autor: RAFAEL DA SILVA NUNES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  LUIZ FELIPE GUANAES REGO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 34950
Catalogação:  30/08/2018 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34950@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34950@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34950

Resumo:
The transformation processes of the landscape are results from the interaction of factors (biotic and abiotic) that makes up the Earth s surface. This interaction, from a holistic perspective, is then based on the inter-relationship of a series of actions and objects that converge so that landscape is perceived as a moment of confluence of numerous synthetic temporalities. Thus, the geotechnologies come to constitute an important technical and scientific apparatus for the interpretation of this reality by enabling new and different ways of interpreting the human landscape. One of the products that can be generated from this interpretation is the use classification and land cover and is configured as a central instrument for the analysis of territorial dynamics. Thus, the aim of this work is the development of a semi-automatic classification model based on geographic knowledge to survey the pattern of land use and cover the landscape from the use of satellite images of high resolution, with the analytical approach an area in the northern portion of the Tijuca Massif. The model built on an Object-Based Image Analysis, when confronted with the visual classification, culminated in a value above 80 percent match for 2010 and 2009, with very high values in the comparison class to class. The development of this model directly contributed to the optimization of the production of processed data contributing greatly to the acceleration of the interpretation of the images analyzed, as well as to minimize errors caused by the subjectivity linked to the classifier itself.

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