Dual-season comparison of OBIA and pixel-based approaches for coastal wetland classification
dc.contributor.author | Simioni, João Paulo Delapasse | pt_BR |
dc.contributor.author | Guasselli, Laurindo Antônio | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-10-01T06:55:51Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2024 | pt_BR |
dc.identifier.issn | 1414-381X | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/279465 | pt_BR |
dc.description.abstract | Mapping and classifying Coastal Wetlands is important for their conservation. The study aimed to apply Object-Based Image Analysis (OBIA) and pixel-based approaches to answer the questions: (1) which approach is more accurate for classifying Wetlands; (2) Sentinel 1A images improve the classification of Wetlands compared to Sentinel 2A; (3) dual-station sorting has greater potential for sorting Wetlands compared to single-station sorting. We used Sentinel 1 and 2 in single and double seasons (winter and summer) to classify a coastal UA in Rio Grande do Sul. The results show OBIA with greater potential, with accuracy greater than 80%. Sentinel 2 shows higher ranking importance compared to Sentinel 1. Dual season OBIA increased kappa by up to 7% compared to single season. Furthermore, the pixel-based dual season had lower kappa than the OBIA single season. We conclude that OBIA, even at a single station, has greater potential to map coastal AUs. | en |
dc.description.abstract | Mapear e classificar Áreas Úmidas Costeiras é importante para a sua conservação. Este estudo teve como objetivo aplicar Análise de Imagens Baseada em Objetos (OBIA) e abordagens baseadas em pixels para responder às questões: (1) qual abordagem é mais precisa para classificar Áreas Úmidas; (2) as imagens do Sentinel 1A são melhores para classificação das Áreas Úmidas em comparação com o Sentinel 2A; (3) a classificação em estação dupla tem maior potencial para classificação de Áreas Úmidas em comparação com a classificação em estação única. Utilizamos Sentinel 1 e 2 em estações simples e duplas (inverno e verão) para classificar uma Área Úmida costeira no Rio Grande do Sul. Os resultados mostram OBIA com maior potencial, com precisão superior a 80%. O Sentinel 2 apresentou maior importância na classificação em comparação com o Sentinel 1. O OBIA de estação dupla aumentou o kappa em até 7% em comparação com a estação única. Além disso, a estação dupla baseada em pixels teve kappa menor do que a estação única do OBIA. Concluímos que o OBIA, mesmo em uma única estação, tem maior potencial para mapear Áreas Úmidas costeiras. | pt_BR |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language.iso | eng | pt_BR |
dc.relation.ispartof | Rbrh : revista brasileira de recursos hídricos. Vol. 29 (2024), e5, 13 p. | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Machine learning | en |
dc.subject | Aprendizado de máquina | pt_BR |
dc.subject | Áreas úmidas costeiras | pt_BR |
dc.subject | Coastal wetlands | en |
dc.subject | São Gonçalo, Canal de (RS) | pt_BR |
dc.subject | São Gonçalo channel | en |
dc.title | Dual-season comparison of OBIA and pixel-based approaches for coastal wetland classification | pt_BR |
dc.title.alternative | Comparação de abordagens baseadas em objetos (OBIA) e em pixels em duas estações para a classificação de áreas úmidas costeiras | pt |
dc.type | Artigo de periódico | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 001200603 | pt_BR |
dc.type.origin | Nacional | pt_BR |
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