Data/hora: 16/06/2024 08:44:44

Provedor de dados: 	91	
País: 	Brazil	
Título: 	Discriminação de áreas de soja por meio de imagens EVI/MODIS e análise baseada em geo-objeto	
Autores: 	Silva Junior,Carlos A. da; Frank,Thiago; Rodrigues,Taíssa C. S.	
Data: 	2014-01-01	
Ano: 	2014	
Palavras-chave: 	Classificação digital de imagens; Estimativa de área agrícola; Segmentação de imagens; Sensoriamento remoto.	
Resumo: 	Neste trabalho objetivou-se estimar e mapear áreas plantadas com soja [Glycine max (L.) Merr.] por meio de imagens multitemporais EVI/MODIS e classificação de imagens baseada em geo-objeto. A área de estudo compreendeu o Sul do estado do Maranhão. Para o mapeamento das lavouras de soja foram utilizados o índice de vegetação realçado (EVI) e o índice de valorização das culturas (CEI) para a classificação das imagens do sistema-sensor Terra/MODIS. Para tal cálculo foram utilizadas doze imagens compreendendo entressafra e safra da cultura, conforme calendário agrícola do Estado. Além disto, foi empregada a segmentação utilizando-se parâmetros de escala 250, os algoritmos "classification" e "merge region" e extração de atributos para classificação baseada em geo-objeto. Foram empregados, para avaliar a precisão da classificação, os parâmetros Kappa e Exatidão Global e nas suas resultantes foi aplicado o teste Z; logo, foram estabelecidos, como hipótese nula (H0) a igualdade dos índices e o inverso para suas diferenças (H1), a um nível de 0,05 de significância. Os resultados obtidos indicam que a metodologia proposta se mostrou eficiente para mapeamento da soja, com 0,89 para o parâmetro Kappa.	
Tipo: 	Info:eu-repo/semantics/article	
Idioma: 	Português	
Identificador: 	http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662014000100007	
Editor: 	Departamento de Engenharia Agrícola  - UFCG	
Relação: 	10.1590/S1415-43662014000100007	
Formato: 	text/html	
Fonte: 	Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental  v.18 n.1 2014	
Fonte: 	info:eu-repo/semantics/openAccess