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Índices de vegetação Modis aplicados na discriminação de áreas de soja PAB
Risso,Joel; Rizzi,Rodrigo; Rudorff,Bernardo Friedrich Theodor; Adami,Marcos; Shimabukuro,Yosio Edemir; Formaggio,Antônio Roberto; Epiphanio,Rui Dalla Valle.
O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho do índice de vegetação realçado (EVI) e do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) - ambos do sensor "moderate resolution imaging spectroradiometer" (Modis) -, para discriminar áreas de soja das áreas de cana‑de‑açúcar, pastagem, cerrado e floresta, no Estado do Mato Grosso. Foram utilizadas imagens adquiridas em dois períodos: durante a entressafra e por ocasião do pleno desenvolvimento da cultura da soja. Para cada classe analisada, foram selecionadas 31 amostras de mapas de referência e avaliadas as diferenças nos valores de cada índice de vegetação, para a classe soja, foram avaliadas frente às demais classes, por meio do teste de Tukey‑Kramer. Em seguida, foram avaliadas as diferenças...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Classificação multitemporal de imagens; Dados Modis; Estimativas de área agrícola; Imagens de satélite; Sensoriamento remoto.
Ano: 2012 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2012000900017
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Estimating soybean crop areas using spectral-temporal surfaces derived from MODIS images in Mato Grosso, Brazil PAB
Epiphanio,Rui Dalla Valle; Formaggio,Antonio Roberto; Rudorff,Bernardo Friedrich Theodor; Maeda,Eduardo Eiji; Luiz,Alfredo José Barreto.
The objective of this work was to evaluate the application of the spectral-temporal response surface (STRS) classification method on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS, 250 m) sensor images in order to estimate soybean areas in Mato Grosso state, Brazil. The classification was carried out using the maximum likelihood algorithm (MLA) adapted to the STRS method. Thirty segments of 30x30 km were chosen along the main agricultural regions of Mato Grosso state, using data from the summer season of 2005/2006 (from October to March), and were mapped based on fieldwork data, TM/Landsat-5 and CCD/CBERS-2 images. Five thematic classes were considered: Soybean, Forest, Cerrado, Pasture and Bare Soil. The classification by the STRS method was done...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Glycine max; Accuracy; Agricultural statistics; Classification; Remote sensing; Thematic map.
Ano: 2010 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2010000100010
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