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Séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation e algoritmo SAM aplicados ao mapeamento de cana‑de‑açúcar PAB
Vicente,Luiz Eduardo; Gomes,Daniel; Victoria,Daniel de Castro; Garçon,Edlene Aparecida Monteiro; Bolfe,Édson Luis; Andrade,Ricardo Guimarães; Silva,Gustavo Bayma Siqueira da.
O objetivo deste trabalho foi avaliar o mapeamento de área de cana‑de‑açúcar por meio de série temporal, de seis anos de dados do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), oriundos do sensor Vegetation, a bordo do satélite "système pour l'observation de la Terre" (SPOT). Três classes de cobertura do solo (cana‑de‑açúcar, pasto e floresta), do Estado de São Paulo, foram selecionadas como assinaturas espectro‑temporais de referência, que serviram como membros extremos ("endmembers") para classificação com o algoritmo "spectral angle mapper" (SAM). A partir desta classificação, o mapeamento da área de cana‑de‑açúcar foi realizado com uso de limiares na imagem-regra do SAM, gerados a partir dos valores dos espectros de referência. Os resultados...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Análise temporal; Modelo linear de mistura espectral; Previsão de safras; Sensoriamento remoto agrícola.
Ano: 2012 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2012000900019
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Superfícies de resposta espectro-temporal de imagens do sensor MODIS para classificação de área de soja no Estado do Rio Grande do Sul Ciência Rural
Rudorff,Conrado de Moraes; Rizzi,Rodrigo; Rudorff,Bernardo Friedrich Theodor; Sugawara,Luciana Miura; Vieira,Carlos Antônio Oliveira.
Este trabalho objetivou avaliar o potencial e as limitações das imagens MODIS para classificação e estimativa de área de soja por meio do método de superfície de resposta espectro-temporal (Spectral-Temporal Response Surface - STRS). Um mapa temático das áreas com soja, oriundo da classificação de imagens Landsat do Estado do Rio Grande do Sul, foi utilizado como referência para auxiliar na orientação da amostragem dos pixels de treinamento e para a comparação dos resultados. Seis imagens compostas do sensor MODIS foram utilizadas para a classificação supervisionada da área de soja por meio do algoritmo de máxima verossimilhança (MAXVER) adaptado ao método STRS. Os resultados foram avaliados pelo coeficiente Kappa para a totalidade da área em estudo e...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Sensoriamento remoto agrícola; Estimativa de área de culturas agrícolas; Imagem de satélite.
Ano: 2007 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782007000100019
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