Sabiia Seb
PortuguêsEspañolEnglish
Embrapa
        Busca avançada

Botão Atualizar


Botão Atualizar

Ordenar por: RelevânciaAutorTítuloAnoImprime registros no formato resumido
Registros recuperados: 9
Primeira ... 1 ... Última
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Agricultural soybean and corn calendar based on moderate resolution satellite images for southern Brazil. Repositório Alice
BECKER, W. R.; RICHETTI, J.; MERCANTE, E.; ESQUERDO, J. C. D. M.; SILVA JUNIOR, C. A. da; PALUDO, A.; JOHANN, J. A..
Abstract. Knowledge of the agricultural calendar of crops is essential to better estimate and forecast the cultivation of large-scale crops. The aim of this study was to estimate sowing date (SD), date of maximum vegetative development (DMVD), and harvest date (HD) of soybean and corn in the state of Paraná, Brazil. Dates from 120 farms and the Enhanced Vegetation Index (EVI) from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) from 2011 to 2014 were used into a seasonal trend analysis to obtain soybean and corn seasonal patterns. The results indicate that the majority soybean is sown during October and the DMVD occurs between the second ten-day period of December and the first ten-day period of January. Owing to the spatial variability of the...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Índice de vegetação melhorado; Índice de Vegetação Aprimorado; Data de Colheita; Data de Semeadura; Enhanced Vegetation Index; Timesat; Soja; Milho; Vegetation index; Soybeans; Corn; Sowing date; Harvest date.
Ano: 2020 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1126956
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Annual cropland mapping using data mining and OLI Landsat-8. Repositório Alice
OLDONI, L. V.; CATTANI, C. E. V.; MERCANTE, E.; JOHANN, J. A.; ANTUNES, J. F. G.; ALMEIDA, L..
ABSTRACT: In the state of Paraná, Brazil, there are no major changes in areas cultivated with annual crops, mainly due to environmental laws that do not allow expansions to new areas. There is a great contribution of the annual crops to the domestic demand of food and economic demand in the exports. Thus, the area and distribution of annual crops are information of great importance. New methodologies, such as data mining, are being tested with the objective of analyzing and improving their potential use for classification of land use and land cover. This study used the classifiers decision tree and random forest with Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) temporal metrics on images from Operational Land Imager (OLI)/Landsat-8. The results were...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Árvore de decisão; Métricas temporais de NDVI; Mineração de dados; Séries temporais; Decision tree; NDVI temporal metrics; Random forest; Data mining; Normalized difference vegetation index; Time series analysis.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1114915
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Comparativo entre os classificadores RF e MAXVER, para classificação de uso e cobertura da terra, em diferentes densidades temporais. Repositório Alice
CAON, I. L.; BECKER, W. R.; GANASCINI, D.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. de S.; PRUDENTE, V. H. R.; OLDONI, L. V.; ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E..
RESUMO. O uso combinado de sensores com melhor resolução temporal com sensores de melhor resolução espacial, têm permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre. Desse modo destacam-se os algoritmos de predição, que são capazes de unir a melhor resolução espacial de um sensor a melhor resolução temporal de outro. Além das resoluções das imagens, o uso de algoritmos de classificação eficientes é decisivo para se obter elevada acurácia nos mapeamentos. Assim, o objetivo desse trabalho foi comparar os classificadores Random Forest e Máxima Verossimilhança, com diferentes modos de entrada de dados, a fim de definir qual o melhor classificador. Os resultados apontaram que o algoritmo Random Forest apresentou as maiores métricas de acurácia.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Fusão de imagens; STARFM; Classificação de imagens; Cobertura da terra; Algoritmo Random Forest; Image fusion; Image classification; Uso da Terra; Land use; Land cover.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1108719
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Estimativa da evapotranspiração real diária para o município de São Gabriel do Oeste-MS utilizando imagens orbitais. Repositório Alice
CATTANI, C. E. V.; SILVA, B. B. da; OLDONI, L. V.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M..
Resumo: Estimativas de evapotranspiração real são informações importantes, pois podem fornecer aporte aos gestores agrícolas no manejo de culturas e na previsão da produtividade. Este trabalho teve como objetivo estimar a evapotranspiração real diária (ETr) para o município de São Gabriel do Oeste, que é um grande produtor agrícola do estado de Mato Grosso do Sul. Foram utilizadas imagens do satélite Landsat-8, OLI/TIRS e o algoritmo SEBAL, alimentado com dados de estações meteorológicas. O algoritmo SEBAL calcula a ETr a partir do fluxo de calor latente (LE), o qual é estimado a partir do balanço de energia da superfície. Por meio deste algoritmo foram gerados os mapas dos parâmetros estatísticos, calculados para as diferentes classes de uso e cobertura...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Processamento de imagem; Evapotranspiração; Sensoriamento remoto; Balanço de energia; Evapotranspiration; Image analysis; Remote sensing; Energy balance.
Ano: 2017 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1073121
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Estimativa de área de soja por classificação de imagens normalizada pela matriz de erros. Repositório Alice
ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E.; ESQUERDO, J. C. D. M.; LAMPARELLI, R. A. C.; ROCHA, J. V..
Resumo - O objetivo deste trabalho foi estimar a área plantada com soja por meio da normalização da matriz de erros gerada a partir da classificação supervisionada de imagens TM/Landsat-5. Foram avaliados oito municípios no Estado do Paraná, com dados referentes à safra de 2003/2004. As classificações foram realizadas por meio dos métodos paralelepípedo e máxima verossimilhança, dando origem à "máscara de soja". Os valores do índice Kappa dos oito municípios ficaram acima de 0,6. As estimativas de área de soja, corrigidas por matriz de erros, apresentaram alta correlação com as estimativas oficiais do estado e com as estimativas geradas a partir de um método alternativo denominado ?expansão direta?. A estimativa de área de soja por meio da normalização da...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Cultura da soja; Geotecnologia; Índice Kappa; Previsão de safras; Glycine max; Soybeans.
Ano: 2012 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/941231
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Estimativa de evapotranspiração real diária para o município de São Gabriel do Oeste utilizando algoritmo SEBAL e imagens Landsat 8. Repositório Alice
SILVA, B. B. da; CATTANI, C. E. V.; OLDONI, L. V.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M..
Resumo. Estimativas de evapotranspiração real são informações importantes para previsão de produtividade agrícola. Neste contexto, este trabalho teve como objetivo estimar a evapotranspiração real diária (ETr) em São Gabriel do Oeste, município de grande produção agrícola do Estado do Mato Grosso do Sul. Para o estudo foi utilizado o algoritmo SEBAL com dados de bases meteorológicas e imagens Landsat 8, imagens OLI/TIRS. Foram elaborados mapas dos parâmetros estatísticos, calculados para diferentes classes de ocupações do solo provenientes das imagens do Landsat 8. O algoritmo SEBAL calcula a evapotranspiração diária a partir do fluxo de calor latente, o qual é estimado a partir do balanço de energia da superfície. As maiores médias de valores de Calor...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Processamento de imagens; Sensoriamento remoto; Evapotranspiração; Balanço de energia; Remote sensing; Image analysis; Evapotranspiration; Energy balance.
Ano: 2016 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1056601
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Integração de dados de sensoriamento remoto e Sistemas de Informação Geográfica para análise de trajetos de um gasoduto. Repositório Alice
MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; ROCHA, J. V.; LAMPARELLI, R. A. C.; ZULLO JUNIOR, J..
O presente trabalho tem como objetivo analisar possíveis trajetos do gasoduto interligando a REPLAN as cidades de Cosmópolis, Americana e Artur Nogueira utilizando um SIG, de modo a obter subsídios importantes para a tomada de decisão sobre a melhor alternativa de passagem do gasoduto, possibilitando uma escolha mais racional e menos subjetiva dos pontos de vista técnico, ambiental e econômico.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sistemas de Informação Geográfica (SIG); Análise de trajetos de um gasoduto; Gás natural veicular; Modelo Digital de Terreno (MDT); Métodos de superfície de atrito; Georreferenciamento; Sensoriamento Remoto; Tomada de Decisão; Remote sensing; Geographic information systems.
Ano: 2005 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/573223
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Mapeamento da cultura da soja com imagens Landsat 5/TM utilizando algoritmos de classificação supervisionada. Repositório Alice
GANAN, J. R.; ROCHA, J. V.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G..
O trabalho tem como objetivo mapear as áreas da soja na região Oeste do Estado do Paraná com imagens Landsat 5/TM, por meio de classificações digitais supervisionadas realizadas no software Envi 4.0, tendo como base uma área agrícola monitorada próximo ao município de Cascavel ? PR.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mapeamento da cultura da soja; Imagens Landsat 5/TM; Algoritmos de classificação supervisionada; Monitoramento agrícola; Classificação digital de imagens; Geotecnologia; Áreas da soja na região Oeste do Estado do Paraná; GeoSafras; Safra 2003/2004; Máscara da soja; Sensoriamento Remoto; Remote sensing.
Ano: 2005 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/573189
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Mapeamento de pastagens por meio da classificação da fusão de imagens Landsat-8/OLI e MODIS no município de São Gabriel do Oeste - MS. Repositório Alice
CAON, I. L.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. S.; OLDONI, L. V..
Resumo. O sensoriamento remoto mostra-se eficiente no mapeamento de grandes áreas geográficas, executado a partir de imagens orbitais. A alta resolução espacial presente em sensores tem permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre, porém a resolução temporal também se mostra importante, devido a constante mudança que ocorre nos ecossistemas. Desse modo os algoritmos de predição se mostram de grande valia, uma vez que são capazes de unir a alta resolução espacial de um sensor a alta resolução temporal de outro. O objetivo deste trabalho foi realizar o mapeamento das áreas de pastagem presentes na extensão do município de São Gabriel do Oeste - MS, bem como avaliar o desempenho de diferentes algoritmos de classificação em diferentes séries...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sensor orbital; Processamento de imagens; Mineração de dados; Fusão de imagens; Classificação de imagens; Orbital sensor; Image processing; Data mining; Image fusion; Image classification; Sensoriamento Remoto; Remote sensing; Image analysis.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1099257
Registros recuperados: 9
Primeira ... 1 ... Última
 

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa
Todos os direitos reservados, conforme Lei n° 9.610
Política de Privacidade
Área restrita

Embrapa
Parque Estação Biológica - PqEB s/n°
Brasília, DF - Brasil - CEP 70770-901
Fone: (61) 3448-4433 - Fax: (61) 3448-4890 / 3448-4891 SAC: https://www.embrapa.br/fale-conosco

Valid HTML 4.01 Transitional