Nos pa???ses tropicais, como a Mal???sia e a China, a Indon???sia e outros pa???ses, o acesso ???s ???reas florestais ??? muitas vezes dif???cil e a informa??????o florestal ??? inadequada. A dete??????o remota na silvicultura ??? muito valiosa e tornou-se importante devido ??? sua capacidade de recolher dados de grandes ???reas e ??? sua capacidade de gerar informa??????o. Por outras palavras, a tecnologia de dete??????o remota oferece informa??????o fi???vel essencial para a monitoriza??????o, gest???o e invent???rio ...
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Nos pa???ses tropicais, como a Mal???sia e a China, a Indon???sia e outros pa???ses, o acesso ???s ???reas florestais ??? muitas vezes dif???cil e a informa??????o florestal ??? inadequada. A dete??????o remota na silvicultura ??? muito valiosa e tornou-se importante devido ??? sua capacidade de recolher dados de grandes ???reas e ??? sua capacidade de gerar informa??????o. Por outras palavras, a tecnologia de dete??????o remota oferece informa??????o fi???vel essencial para a monitoriza??????o, gest???o e invent???rio florestal. Os objectivos deste estudo s???o desenvolver uma t???cnica para estimar o n???mero de ???rvores de borracha em diferentes idades utilizando t???cnicas de dete??????o remota e comparar algoritmos de classifica??????o para encontrar o melhor classificador satisfat???rio para a floresta tropical. Com base na an???lise de dados das imagens Spot 5 captadas em 2007, foram classificadas oito classes de ocupa??????o e uso do solo, tais como floresta, seringueira, palmeira de ???leo, massas de ???gua, solo, ???rea urbana e outra vegeta??????o, para extrair o mapa tem???tico de ocupa??????o e uso do solo, utilizando diferentes classificadores como a m???xima verosimilhan???a, a dist???ncia de Mahalanobis, a dist???ncia m???nima, a rede neural, a ???rvore de decis???o, o paralelep???pedo e o SAM para efetuar a classifica??????o.
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