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		<citationkey>OliveiraFormEpipLuiz:2002:ApAg</citationkey>
		<author>Oliveira, Júlio César,</author>
		<author>Formaggio, Antonio Roberto,</author>
		<author>Epiphanio, José carlos Neves,</author>
		<author>Luiz, Alfredo José Barreto,</author>
		<group>DSR-INPE-MCT-BR</group>
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		<group>EMBRAPA Meio Ambiente</group>
		<title>Índice para avaliação de segmentação (IAVAS): uma aplicação em agricultura</title>
		<conferencename>Simpósio Latino-Americano de Percepcion Remota Y Sistemas de Information Espacial, 10; Reunion Plenaria de SELPER, 21.</conferencename>
		<year>2002</year>
		<date>11-15 nov. 2002</date>
		<conferencelocation>Cochabamba, Bolivia</conferencelocation>
		<keywords>AGRONOMIA, digital processing, image segmentation, agricultural statistics, Landsat.</keywords>
		<abstract>Remote sensing techniques are increasingly been used for obtaining more rapid, accurate and cheap agricultural statistics comparing with the current subjective used methodologies. One important aspect of these methodologies is the estimation of the crop areas that must be made in objective ways. Orbital imagery may allow approaches in the municipality or in the county levels, so that the use of segmentation algorithms for extracting the limits of the crop plots is an essential step in the process of agricultural land use classification. Thus, the main objective of the present research was the development of a quantitative method for evaluating results of orbital imagery segmentation. Proposed methodology also defines criteria for selecting thresholds (area and similarity)for the used segmentation algorithm. From the obtained results it was verified that the quantitative methodology proposed was suitable and competent for defining the excellent segmentation thresholds. The area/similarity thresholds pair 16/24 provided the best segmentation results for the study area when considering reference data obtained with field data. But, when reference data were obtained by the user through manual interpretation, the thresholds that produced the best segmentation results were 16/44 and 16/45. RESUMO: Partindo da hipótese de que a técnica de classificação de imagens por regiões, associada aos dados oriundos de sensoriamento remoto, é um meio eficaz para estimar área plantada, o presente trabalho teve como objetivo geral o desenvolvimento um sistema quantitativo para avaliação dos resultados gerados no processo de segmentação de imagens digitais. Tal sistema de avaliação baseou-se em medidas de discrepância, em relação a um dado de referência, usando os seguintes parâmetros: a)número de polígonos; b)comprimento total de linhas; c)variância das áreas dos polígonos; d)centro de massa mais próximo; e e)faixa de coincidência. A metodologia aqui apresentada define também critérios para a escolha dos limiares (similaridade e área)para o algoritmo de segmentação por crescimento de regiões. A partir dos resultados obtidos, verificou-se que o sistema quantitativo proposto mostrou-se competente no processo de avaliação dos resultados gerados pelo algoritmo segmentador. O par de limares 16/24 (similaridade / área)forneceu a melhor segmentação para a área de estudo quando os dados de referência foram obtidos por levantamento de campo. Porém, ao adotar como dado de referência a interpretação visual feita em tela do computador pelo operador, os pares de limiares 16/44 e 16/45 foram os que proporcionaram as melhores segmentações.</abstract>
		<language>pt</language>
		<secondarytype>PRE CI</secondarytype>
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