@inproceedings{Eduardo2017Aeronavesb,
title = {Classifica\c{c}\~{a}o de Imagens Adquiridas por Sensores Embarcados em Sat\'{e}lite Orbital e Aeronaves Remotamente Pilotadas por meio de \'{A}rvores de Decis\~{a}o},
author = {Eduardo Souza Oliveira and Elcio Hideiti Shiguemori and Camila S Anjos},
url = {https://www.sige.ita.br/edicoes-anteriores/2017/st/ST_07_2.pdf},
year = {2017},
date = {2017-01-01},
booktitle = {Simp\'{o}sio de Aplica\c{c}\~{o}es Operacionais em \'{A}reas de Defesa 2017 (SIGE2017)},
abstract = {O presente trabalho utiliza classificadores n\~{a}o- param\'{e}tricos baseados em \'{a}rvores de decis\~{a}o com o objetivo de classificar detalhadamente os diversos materiais de cobertura do solo urbano. As imagens orbitais e imagens obtidas por aeronaves remotamente pilotadas (ARP) utilizadas possuem alta tais resolu\c{c}\~{a}o espacial, o que classificadores que possibilitam lidar com massiva quantidade de dados de entrada, al\'{e}m de serem pouco explorados no \^{a}mbito do Sensoriamento Remoto. Uma an\'{a}lise comparativa entre os conjuntos de dados \'{e} realizada ao fim do trabalho para verificar se ambos os sensores s\~{a}o capazes de discriminar com detalhes os materiais presentes no ambiente urbano.},
keywords = {Aeronaves Remotamente Pilotadas},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
O presente trabalho utiliza classificadores não- paramétricos baseados em árvores de decisão com o objetivo de classificar detalhadamente os diversos materiais de cobertura do solo urbano. As imagens orbitais e imagens obtidas por aeronaves remotamente pilotadas (ARP) utilizadas possuem alta tais resolução espacial, o que classificadores que possibilitam lidar com massiva quantidade de dados de entrada, além de serem pouco explorados no âmbito do Sensoriamento Remoto. Uma análise comparativa entre os conjuntos de dados é realizada ao fim do trabalho para verificar se ambos os sensores são capazes de discriminar com detalhes os materiais presentes no ambiente urbano.
