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Acompanhamento de safras de cana-de-açúcar por meio de técnicas de agrupamento em séries temporais de NDVI. Repositório Alice
ROMANI, L. A. S.; GONÇALVES, R. R. do V.; AMARAL, B. F. do; ZULLO JUNIOR, J.; TRAINA JUNIOR, C.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M..
Este artigo propõe o uso da técnica de agrupamento de dados (clustering) para auxiliar no acompanhamento de safras de cana-de-açúcar a partir de séries temporais de NDVI obtidas do satélite AVHRR/NOAA para o estado de São Paulo, Brasil. Os experimentos realizados em uma região do estado que concentra áreas com produção alta de cana mostraram que é possível acompanhar a evolução da cultura ao longo da safra identificando regiões com padrões semelhantes. Além disso, pode-se obter uma classificação mensal dos valores de NDVI por região, o que pode servir de subsídio para pesquisas futuras. O restante desse artigo descreve a Metodologia do Trabalho na Seção 2, discute os Resultados na Seção 3 e apresenta as Conclusões na Seção 4.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Mineração de dados; Agrupamento de dados; Clusterização; Agricultura; Remote sensing; Data mining; Agriculture; Cluster analysis.
Ano: 2011 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/895465
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Análise da relação entre os perfis de NDVI obtidos dos sensores AVHRR/NOAA e MODIS nas áreas produtoras de cana-de-açúcar em São Paulo. Repositório Alice
GONÇALVES, R. R. do V.; ZULLO JUNIOR, J.; MARQUEZINI, O.; AMARAL, B. F. do; SOUSA, E. P. M. de; ROMANI, L. A. S..
Neste contexto, o objetivo do trabalho foi comparar dados de NDVI do AVHRR/NOAA e de NDVI do MODIS/TERRA em áreas produtivas de cana-de-açúcar no estado de São Paulo, no período de abril de 2001 a março de 2010.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Séries temporais; Agrupamento; Clustering; Remote sensing; Time series analysis; Cluster analysis.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/961573
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Aplicação de técnicas de classificação semissupervisionada para análise de séries multitemporais de imagens de satélite. Repositório Alice
ROMANI, L. A. S.; AMARAL, B. F. do; GONÇALVES, R. R. do V.; ZULLO JÚNIOR, J.; SOUSA, E. P. M. de..
Este trabalho apresenta uma comparação de dois algoritmos de classificação semissupervisionada utilizados para auxiliar na identificação de áreas de cultivo de cana-de-açúcar, uma importante commoditie brasileira. As técnicas foram incorporadas ao software SatImagExplorer, que foi desenvolvido para auxiliar na extração de séries temporais de imagens de satélite (CHINO; ROMANI; TRAINA, 2010). Os resultados indicam que ambas as técnicas apresentaram resultados satisfatórios para classificação de diferentes classes usando séries de imagens de baixa resolução espacial.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Processamento de imagens; Agricultura; Remote sensing; Image processing; Agriculture.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/961575
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Identificação da mudança de uso da terra usando técnicas de agrupamento de séries temporais de imagens de satélite. Repositório Alice
SCRIVANI, R.; AMARAL, B. F. do; GONÇALVES, R. R. do V.; SOUSA, E. P. M. de; ZULLO JÚNIOR, J.; ROMANI, L. A. S..
Resumo. A disponibilidade de dados orbitais, aliada à necessidade crescente de monitoramento de grandes extensões e de preservação de regiões ambientalmente sensíveis, gera uma oportunidade para o desenvolvimento/adaptação de métodos computacionais. A fim de gerar informações de avaliação temporal e espacial que possam constituir importante ferramenta de planejamento e de orientação à tomada de decisão para o manejo e conservação destas áreas, o objetivo deste trabalho é propor uma abordagem baseada em métodos de agrupamento de séries de imagens de satélite para auxiliar na análise espaço-temporal da mudança do uso da terra, identificando de forma automática, com alta probabilidade de serem áreas inundáveis, floresta, culturas agrícolas e pastagem em...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sensor MODIS; Séries temporais; Índice de vegetação; Sensoriamento remoto; Remote sensing; Time series analysis.
Ano: 2014 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1000766
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