
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Chen, Gang | - |
| Autor(es): dc.creator | Hay, Geoffrey J. | - |
| Autor(es): dc.creator | Carvalho, Luis M. T. | - |
| Autor(es): dc.creator | Wulder, Michael A. | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:08:35Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:08:35Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-07-10 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-07-10 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2012-07 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/41792 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01431161.2011.648285 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1134696 | - |
| Descrição: dc.description | Characterizations of land-cover dynamics are among the most important applications of Earth observation data, providing insights into management, policy and science. Recent progress in remote sensing and associated digital image processing offers unprecedented opportunities to detect changes in land cover more accurately over increasingly large areas, with diminishing costs and processing time. The advent of high-spatial-resolution remote-sensing imagery further provides opportunities to apply change detection with object-based image analysis (OBIA), that is, object-based change detection (OBCD). When compared with the traditional pixel-based change paradigm, OBCD has the ability to improve the identification of changes for the geographic entities found over a given landscape. In this article, we present an overview of the main issues in change detection, followed by the motivations for using OBCD as compared to pixel-based approaches. We also discuss the challenges caused by the use of objects in change detection and provide a conceptual overview of solutions, which are followed by a detailed review of current OBCD algorithms. In particular, OBCD offers unique approaches and methods for exploiting high-spatial-resolution imagery, to capture meaningful detailed change information in a systematic and repeatable manner, corresponding to a wide range of information needs. | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Publicador: dc.publisher | Taylor & Francis Group | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| ???dc.source???: dc.source | International Journal of Remote Sensing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Land-cover | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Remote sensing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Digital image processing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | High-spatial-resolution imagery | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Object-Based Image Analysis (OBIA) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Object-Based Change Detection (OBCD) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Cobertura do solo | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sensoriamento remoto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Processamento digital de imagens | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Imagens de alta resolução espacial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Análise de imagem baseada em objeto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Detecção de mudanças baseada em objetos | - |
| Título: dc.title | Object-based change detection | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: