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	Provedor de dados Repositório Alice (2) Autor ARAUJO, L. S. de (2) BENSUASKI, P. P. (2) LOEBMANN, D. G. dos S. W. (2) VICENTE, L. E. (2) SANTOS, V. C. (1) Palavra-chave Classificação (1) Hevea (1) Hevea Brasiliensis (1) Hevea Brasiliensis. (1) Landsat (1) Landsat. (1) Remote sensing (1) Rubber. (1) Sensoriamento remoto (1) Seringueira (1) Seringueira. (1) Spectral Angle Mapper (SAM). (1) Temporal analysis. (1) Mais... Tipo do documento Anais e Proceedings de eventos (1) Separatas (1) Ano 2017 (1) 2015 (1) País Brazil (2) Idioma Português (2)		Ordenar por:  Relevância Autor Título Ano Registros recuperados: 2 Primeira ... 1 ... Última Abordagem semi-automática de imagens multitemporais para caracterização e monitoramento das florestas plantadas de seringueira. Repositório Alice ARAUJO, L. S. de; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; VICENTE, L. E.; BENSUASKI, P. P.. Abstract: The objective of this work is to present a multi-temporal analysis of images for the identification, characterization and monitoring of rubber tree crops. The use of high and medium spatial resolution images along with vegetation index analysis and the inclusion of images from the crop´s different phenological stages enabled its mapping and characterization for 2007 and 2015. The dynamic analysis of the culture for the period between 2007 and 2015 showed a growth rate of 170%, which corroborated the data from LUPA for 2007/2008 to 2013. Tipo: Separatas Palavras-chave: Temporal analysis.; Sensoriamento remoto; Seringueira; Hevea; Hevea Brasiliensis.; Remote sensing; Landsat; Rubber.. Ano: 2017 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1084713 Potencial de aplicação do algoritmo Spectral Angle Mapper (SAM) em imagens Landsat para discriminação de áreas de seringueira. Repositório Alice BENSUASKI, P. P.; ARAUJO, L. S. de; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; SANTOS, V. C.; VICENTE, L. E.. O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial de aplicação do algoritmo Spectral Angle Mapper (SAM) em imagens OLI/Landsat para a discriminação de áreas de seringueira na região noroeste do Estado de São Paulo. Na imagem, amostras dos alvos dominantes da paisagem foram empregadas para gerar a classificação SAM. Com base em pontos coletados em trabalho de campo, a classificação das áreas de seringueira foi analisada com 33,3% de acertos, 51,3% de erros aceitáveis e 15,4% de erros não aceitáveis, o que é um resultado satisfatório para a análise exploratória realizada. Tipo: Anais e Proceedings de eventos Palavras-chave: Classificação; Spectral Angle Mapper (SAM).; Hevea Brasiliensis; Seringueira.; Landsat.. Ano: 2015 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1027467 Registros recuperados: 2 Primeira ... 1 ... Última

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