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Caracterização de lavouras cafeeiras, utilizando técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto, no município de Umuarama - PR Ciência e Agrotecnologia
Trabaquini,Kleber; Miglioranza,Édison; França,Valmir de; Pereira Neto,Osvaldo Coelho.
O sensoriamento remoto e o geoprocessamento são geotecnologias importantes no apoio ao levantamento de dados da agricultura, permitindo estudos e o entendimento das relações ambientais em que uma determinada cultura está inserida. Neste trabalho,objetivou-se, relacionar as variáveis físicas, como, altimetria, declividade e tipo de solo com o agrossistema cafeeiro existente no município de Umuarama-PR pelo uso de geotecnologias. Foi utilizada a imagem do satélite LANDSAT 5/TM (Thematic Mapper) com data de passagem em 02/07/2007 e o software SPRING 4.3.3. As bandas 3, 4 e 5 do sensor TM foram restauradas, resultando em imagens de 15 m de resolução espacial e, posteriormente, constituindo a composição colorida RGB, na sequência TM4, TM5, TM3, a qual foi...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: LANDSAT 5/TM; Cafeicultura; Geotecnologias; Caracterização física.
Ano: 2011 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-70542011000100004
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Uso da geotecnologia para caracterizar os cafezais no município de Londrina-PR, em relação à altimetria, declividade e tipo de solo REA
Trabaquini,Kleber; Miglioranza,Édison; França,Valmir de; Pereira Neto,Osvaldo C..
O sensoriamento remoto e o geoprocessamento são ferramentas importantes no apoio aos levantamentos de dados da agricultura. O estudo teve por objetivo relacionar as variáveis físicas, como altimetria, declividade e tipo de solo com o agrossistema cafeeiro, no município de Londrina-PR, por meio de imagem do sensor Thematic Mapper (TM) do satélite Landsat-5, aliado às técnicas de geoprocessamento. Foi criado um banco de dados com informações de altimetria, declividade e classes de solos, e através de álgebra de mapa, realizado o cruzamento destas informações com a localização das lavouras cafeeiras, a qual foi obtida por meio do classificador digital Bhattacharya aplicado na imagem. A imagem do TM possibilitou o mapeamento de 79% das lavouras cafeeiras e...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Café; Geomática; Caracterização ambiental.
Ano: 2010 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162010000600014
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