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	Provedor de dados Ciência Rural (1) REA (1) Rev. Bras. Ciênc. Solo (1) Autor Bolfe,Édson Luis (1) Demattê,J. A. M. (1) Formaggio,Antonio R. (1) Galvão,Lênio S. (1) Madruga,Pedro Roberto de Azambuja (1) Pereira,Rudiney Soares (1) Rennó,Camilo D. (1) Simões,M. S. (1) Tisot,Daniela A. (1) Toledo,A. M. A. (1) Mais... Palavra-chave Classificação digital (3) Imagem de satélite (2) Classificação de solos (1) Dados hiperespectrais (1) Dados multiespectrais (1) Mapeamento (1) Radiometria (1) Recursos florestais (1) Sensoriamento remoto (1) Mais... Tipo do documento Info:eu-repo/semantics/article (3) Ano 2007 (1) 2004 (2) País Brazil (3) Idioma Português (3)		Ordenar por:  Relevância Autor Título Ano Registros recuperados: 3 Primeira ... 1 ... Última Eficácia de dados Hyperion/EO-1 para identificação de alvos agrícolas: comparação com dados ETM+/Landsat-7 REA Tisot,Daniela A.; Formaggio,Antonio R.; Rennó,Camilo D.; Galvão,Lênio S.. O objetivo desta pesquisa foi avaliar o uso de dados hiperespectrais Hyperion/EO-1 na discriminação de alvos agrícolas, comparando a acurácia de classificação obtida pelos dados desse sensor à obtida por dados multiespectrais ETM+/Landsat-7. Para isso, alvos agrícolas da região de Franca - SP, com diferenças espectrais bem definidas e outros alvos com diferenças espectrais sutis, imageados por ambos os sensores, em 16 de julho de 2002, foram discriminados utilizando o classificador supervisionado de Máxima Verossimilhança (MaxVer). Os alvos agrícolas com diferenças espectrais bem definidas foram caracterizados por seis classes de uso e cobertura do solo; já os com diferenças espectrais sutis, por cinco classes de variedades de cana-de-açúcar. Quando os... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Classificação digital; Dados hiperespectrais; Dados multiespectrais. Ano: 2007 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162007000300021 Metodologia para reconhecimento de três solos por sensores: laboratorial e orbital Rev. Bras. Ciênc. Solo Demattê,J. A. M.; Toledo,A. M. A.; Simões,M. S.. O presente trabalho teve como objetivo estabelecer um método para a utilização de dados espectrais, obtidos em laboratório e imagens do Landsat 5, no reconhecimento e discriminação de três classes de solos do estado de São Paulo. Foram coletadas amostras de solo e obtidos os dados de reflectância por espectrorradiômetro em laboratório como padrão de um Latossolo Vermelho distroférrico (LVdf), um Argissolo Vermelho-Amarelo (PVA) e Neossolo Quartzarênico (RQ). Foram extraídos dados de reflectância das imagens, com os quais se efetuou a classificação digital pelo classificador Spectral Angular Mapper. As curvas espectrais obtidas por espectrorradiômetro em laboratório mostraram três padrões distintos de comportamento espectral, baseados nas diferenças da... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Classificação de solos; Sensoriamento remoto; Classificação digital; Imagem de satélite; Mapeamento; Radiometria. Ano: 2004 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832004000500010 Geoprocessamento e sensoriamento remoto aplicados à análise de recursos florestais Ciência Rural Bolfe,Édson Luis; Pereira,Rudiney Soares; Madruga,Pedro Roberto de Azambuja. Este trabalho tem como objetivo apresentar uma proposta metodológica para o levantamento e análise dos recursos florestais dos povoamentos naturais e implantados, obtido através da utilização de técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto e localizados na carta topográfica SH. 22-Y-A, Cachoeira do Sul, RS. Para tal, utilizaram-se imagens de satélites associadas ao sistema de informações geográficas, processadas por técnicas de classificação digital e funções matemáticas. Dessa forma, realizou-se o levantamento e a quantificação das diferentes bases temáticas. As variáveis e bases temáticas foram obtidas através das imagens de satélite, trabalho de campo, carta topográfica e cruzamentos geoespaciais, obtendo o uso da terra, espécie implantada, área... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Imagem de satélite; Classificação digital; Recursos florestais. Ano: 2004 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782004000100016 Registros recuperados: 3 Primeira ... 1 ... Última

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