|
|
|
|
|
| Johann,Jerry Adriani; Rocha,Jansle Vieira; Duft,Daniel Garbellini; Lamparelli,Rubens Augusto Camargo. |
| O objetivo deste trabalho foi estimar e mapear as áreas com as culturas de soja e milho, no Paraná, com uso de imagens multitemporais EVI/Modis. Foram avaliados os anos‑safra de 2004/2005 a 2007/2008. Em razão da alta dinâmica temporal e da heterogeneidade de datas de semeadura das culturas no estado, foram utilizadas cenas que contemplavam as fases de pré‑plantio e de desenvolvimento inicial das culturas, para gerar a imagem de mínimo EVI (IMIE), e cenas que consideravam o pico vegetativo das culturas, para gerar a imagem de máximo EVI (IMAE). Estas imagens foram utilizadas para gerar a composição colorida RGB (R, IMAE; GB, IMIE), o que permitiu a confecção de máscara das áreas com soja e milho. As estimativas das áreas de máscara por município foram... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Classificação de imagens; Distribuição espacial de culturas; Índice de vegetação; Mapeamento; Previsão de safras; Sensoriamento remoto. |
| Ano: 2012 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2012000900015 |
| |
|
|
| Bernardes,Tiago; Adami,Marcos; Formaggio,Antônio Roberto; Moreira,Maurício Alves; França,Daniela de Azeredo; Novaes,Maikon Roberth de. |
| O objetivo deste trabalho foi avaliar uma nova metodologia para mapeamento da cultura da soja no Estado de Mato Grosso, por meio de imagens Modis e de diferentes abordagens de classificação de imagens. Foram utilizadas imagens diárias e imagens de 16 dias. As imagens diárias foram diretamente classificadas pelo algoritmo Isoseg. As duas séries de imagens de 16 dias, referentes ao ciclo total e à metade do ciclo da cultura da soja, foram transformadas pela análise de componentes principais (ACP), antes de serem classificadas. Dados de referência, obtidos por interpretação visual de imagens do sensor TM/Landsat-5, foram utilizados para a avaliação da exatidão das classificações. Os melhores resultados foram obtidos pela classificação das imagens do ciclo... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Glycine max; Classificação de imagens; Componentes principais; Estatísticas agrícolas; Processamento digital; Sensoriamento remoto. |
| Ano: 2011 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2011001100015 |
| |
|
|
| Nonato,Robson T.; Oliveira,Stanley R. de M.. |
| Neste trabalho, verificou-se a aderência de técnicas de mineração de dados voltadas para problemas de classificação de dados na identificação automatizada de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em imagens do satélite Landsat 5/TM. Para essa verificação, foram estudadas imagens de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em três fases fenológicas diferentes. Os pixels foram convertidos em valores de refletância de superfície, nas vizinhanças das cidades de Araras, São Carlos e Araraquara, no Estado de São Paulo. Foram gerados cinco modelos de árvores de decisão binária, induzidos pelo algoritmo C4.5, em que todos produziram taxas de acerto superiores a 90%. A introdução de atributos de textura trouxe ganhos significativos na acurácia do modelo de classificação... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Mapeamento agrícola; Classificação de imagens; Árvore de decisão; Sensoriamento remoto. |
| Ano: 2013 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162013000600019 |
| |
|
|
|
