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Avaliação da degradação das terras nas regiões oeste e norte da cidade de Campina Grande, PB: um estudo de caso AGRIAMBI
Moraes Neto,João M. de; Barbosa,Marx P.; Fernandes,Maria de F.; Silva,Miguel J. da.
Objetivou-se, com o presente trabalho, avaliar a degradação das terras nas regiões oeste e norte da cidade de Campina Grande, PB, cuja metodologia incluiu: processamento digital de imagem, interpretação visual e correlação com os dados de campo. Na análise digital utilizou-se o método de classificação supervisionada por Maximoverossimilhança (Maxver), cujos resultados se mostraram satisfatórios permitindo, assim, o mapeamento das principais áreas degradadas da região de estudo.
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Imagem orbital; Processamento digital; Classificação supervisionada.
Ano: 2002 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662002000100032
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Classificador de máxima verossimilhança aplicado à identificação de espécies nativas na Floresta Amazônica. Repositório Alice
FILHO, L. O. M.; FIGUEIREDO, E. O.; JÚNIOR, M. A. I.; BARROS, V. C. C. de; HOTT, M. C.; BORGES, L. A. C..
2017
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Processamento de imagens; Classificação supervisionada; Índice de cobertura vegetal.
Ano: 2017 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1072507
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Comparação de classificação com imagens de alta e média resolução espacial em áreas de savana arborizada. Repositório Alice
FLOSI, A. H. G.; SOUZA, L. C. N. DE; SILVA, G. B. S. da; NOGUEIRA, S. F..
A classificação do uso do solo é fundamental no conhecimento do ambiente. Com o aumento da capacidade de processamento de dados, as técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento tornaram-se ferramentas úteis no monitoramento da dinâmica de uso e ocupação do solo. No que diz respeito à dinâmica de uso e ocupação, uma problemática recorrente é a utilização de áreas naturais de Cerrado como área de pastagem natural. Como consequência das suas características fenológicas e da sua diversidade em termos fisionômicos, as diferentes regiões fitoecológicas de savana não são facilmente distinguíveis em imagens de satélite de média resolução espacial. Dessa forma, este trabalho teve como objetivos: i) estimar a área de pastagem natural em região de savana...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Cerrado; Classificação supervisionada; Multissensores; Pastagem natural.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/971762
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Comparação entre a classificação supervisionada e a interpretação visual de agrossistemas nos municípios de Álvares Florence e Dracena, Estado de São Paulo. Repositório Alice
ALBINO, T. C.; VICTORIA, D. de C.; BATISTELLA, M.; SILVA, G. B. S. da; LOEBMANN, D. G. dos S. W..
O objetivo desse artigo é avaliar a acurácia da classificação digital de imagens em áreas de plantio de cana-de-açúcar. Para tal, foram utilizadas imagens do satélite Landsat 5 ? TM nas datas de 12 de maio de 2000 para o Município de Dracena e 3 de abril de 2000 para Álvares Florence, ambos no Estado de São Paulo. A classificação supervisionada foi realizada pelo método da máxima verossimilhança, e a verificação foi feita a partir de interpretação visual, da utilização do método de estatística Kappa e da matriz de confusão. O método usado para classificação mostrou-se satisfatório, e destacou-se positivamente na separação dos agrossistemas dos municípios estudados, com coeficientes Kappa de 0,76 para a classificação supervisionada das imagens de Álvares...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Classificação supervisionada; Máxima verossimilhança; Kappa.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/971746
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Discriminação de pastagem plantada por meio da classificação supervisionada das séries multitemporais de EVI-2 na transição Pantanal-Cerrado. Repositório Alice
ROSA, C. M.; SILVA, G. B. S. da; VICENTE, L. E.; NOGUEIRA, S. F.; VICTORIA, D. de C.; ANDRADE, R. G.; LOEBMANN, D. G. dos S. W..
Dada a alta demanda pela espacialização das áreas de pastagens plantadas e a eficiência da classificação supervisionada de séries temporais de EVI-2 derivadas de imagens de média resolução (De Paula, 2013), objetivou-se discriminar e gerar mapa de pastagens plantadas por meio da classificação supervisionada utilizando o classificador máxima verossimilhança (MaxVer) aplicado à séries temporais de EVI-2 derivadas de imagens de média resolução espacial.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Índice de vegetação; Classificação supervisionada; Pastagem.
Ano: 2010 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/855721
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Identificação e mapeamento de áreas de milho na região sul do Brasil utilizando imagens MODIS REA
Yi,José L. R.; Shimabukuro,Yosio E.; Quintanilha,José A..
O presente trabalho teve como proposta avaliar a identificação e o mapeamento das áreas de milho da região noroeste do Estado do Rio Grande do Sul a partir de dados multitemporais do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Earth Observing System - EOS-AM (Terra). O algoritmo de classificação supervisionada Spectral Angle Mapper (SAM) foi aplicado com sucesso em uma série multitemporal de imagens EVI pré-processadas. Verificou-se que as áreas classificadas como milho na imagem coincidiam plenamente com áreas mais extensas ou contínuas (> 90 ha) de milho. Áreas de menor extensão ou localizadas em encostas de morros, ao lado de vegetação arbórea, não foram detectadas pelo classificador devido à baixa resolução...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Índices de vegetação; Classificação supervisionada; Sensoriamento remoto orbital.
Ano: 2007 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162007000400019
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Mapeamento de áreas aluvionares no semiárido brasileiro por meio de dados colaterais e imagens orbitais AGRIAMBI
Lopes,Helio L.; Cabral,Jaime J. da S. P.; Araújo Filho,José C. de; Montenegro,Suzana M. G. L..
A região semiárida do Brasil possui grande potencial para armazenamento de água em áreas aluvionares, podendo potencializar a pequena agricultura. Verifica-se a necessidade de uma metodologia para mapeamento dessas áreas, com o objetivo de futuros estudos in loco para implantação de barragens subterrâneas e manejo correto dos solos aluvionares. Neste sentido, objetivou-se a aplicação de imagens Landsat- Mapeador Temático 5 em conjunto com dados colaterais, como a rede de drenagem, mapa de classes de solo e mapa de relevo para auxiliar na classificação de terraços aluviais. Teve-se, como área de estudo, a bacia do Rio Pajeú, no sertão do estado de Pernambuco. Buscou-se também, por meio de dados SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), a avaliação...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Solos aluviais; Classificação supervisionada; Sensoriamento remoto; Relevo.
Ano: 2013 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662013000700011
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Mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais com base na relação solo-paisagem. Repositório Alice
ARRUDA, G. P. de; DEMATTÊ, J. A. M.; CHAGAS, C. da S..
Técnicas de mapeamento digital podem contribuir para agilizar a realização de levantamentos pedológicos detalhados. Objetivou-se com este trabalho obter um mapa digital de solos (MDS) com uso de redes neurais artificiais (RNA), utilizando correlações entre unidades de mapeamento (UM) e covariáveis ambientais. A área utilizada compreendeu aproximadamente 12.000 ha localizados no município de Barra Bonita, SP. A partir do resultado de uma análise de agrupamento das covariáveis ambientais, foram escolhidas cinco áreas de referência para realizar o mapeamento convencional. As UM identificadas subsidiaram a aplicação da técnica de RNA. Utilizaram-se o simulador de redes neurais JavaNNS e o algoritmo de aprendizado backpropagation. Pontos de referência foram...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Inteligência artificial; Covariáveis ambientais; Classificação supervisionada.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/958080
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Mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais com base na relação solo-paisagem Rev. Bras. Ciênc. Solo
Arruda,Gustavo Pais de; Demattê,José Alexandre M.; Chagas,César da Silva.
Técnicas de mapeamento digital podem contribuir para agilizar a realização de levantamentos pedológicos detalhados. Objetivou-se com este trabalho obter um mapa digital de solos (MDS) com uso de redes neurais artificiais (RNA), utilizando correlações entre unidades de mapeamento (UM) e covariáveis ambientais. A área utilizada compreendeu aproximadamente 12.000 ha localizados no município de Barra Bonita, SP. A partir do resultado de uma análise de agrupamento das covariáveis ambientais, foram escolhidas cinco áreas de referência para realizar o mapeamento convencional. As UM identificadas subsidiaram a aplicação da técnica de RNA. Utilizaram-se o simulador de redes neurais JavaNNS e o algoritmo de aprendizado backpropagation. Pontos de referência foram...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Inteligência artificial; Covariáveis ambientais; Classificação supervisionada.
Ano: 2013 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832013000200004
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Mapeamento pedológico digital com base no relevo e treinamento por amostragem de solos desenvolvidos de arenitos. Repositório Alice
DIAS, L. M. da S.; COELHO, R. M.; OLIVEIRA, S. R. de M.; BARROS, F. M. M. de..
Os objetivos do trabalho foram (i) produzir um mapa pedológico digital para a bacia do córrego Águas da Lúcia no município de Botucatu-SP em escala grande e (ii) treinar modelos de classificação a partir de observações pontuais em campo.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados de solo; Classificação supervisionada; Predição de classes de solo; Mapeamento de solos; Cartography; Soil classification; Soil map.
Ano: 2015 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1023026
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Mapping of sugarcane crop area in the Paraná State using Landsat/TM/OLI and IRS/LISS-3 images. Repositório Alice
CECHIM JUNIOR, C.; JOHANN, J. A.; ANTUNES, J. F. G..
ABSTRACT. The knowledge on reliable estimates of areas under sugarcane cultivation is essential for the Brazilian agribusiness, since it helps in the development of public policies, in determining prices by sugar mills to producers and allows establishing the logistics of production disposal. The objective of this work was to develop a methodology for mapping the sugarcane crop area in the state of Paraná, Brazil, using images from the Landsat/TM/OLI and IRS/LISS-3 satellites, for the crop years from 2010/2011 to 2013/2014. The mappings were conducted through the supervised Maximum likelihood classification (Maxver) achieving, on average, an overall accuracy of 94.13% and kappa index of 0.82. The correlation with the official data of the IBGE ranged from...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Processamento de imagem digital; Classificação supervisionada; Digital image processing; Supervised classification; Maxver; Cana de açúcar; Sensoriamento remoto; Estatística agrícola; Sugarcane; Remote sensing; Image analysis; Agricultural statistics.
Ano: 2017 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1069839
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Monitoramento da floresta nativa entre 2008 e 2017, na área de proteção ambiental da Escarpa Devoniana, do Paraná. Repositório Alice
MENDES, A. M.; FERREIRA, R. R. M.; CASTRO, G. S. A..
Entender a dinâmica espaço-temporal da vegetação é um importante indicador dentro do quadro natural, um dos que compões os estudos de Inteligência Territorial Estratégica. O presente estudo tem como objetivo analisar as áreas de floresta nativa na APA da Escarpa Devoniana durante os anos de 2008 e 2017. Utilizou-se as imagens de LANDSAT, software ArcGIS 10.5 e ferramenta de classificação supervisionada, por máxima verossimilhança, para identificação de duas classes: floresta nativa e outros (todo uso do solo exceto floresta nativa). O resultado obtido foi que há um aumento de área de floresta nativa entorno de 3.224,94 ha e análise temporal permite identificar as áreas onde está ocorrendo à regeneração da floresta como também as áreas onde está presente o...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Classificação supervisionada; Gestão territorial; Regeneração; Landsat.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1108872
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Mudanças no uso e na cobertura do solo em uma área piloto da mesorregião agreste de Pernambuco. Repositório Alice
ALVES, E. da S.; ACCIOLY, L. J. de O.; CAVALCANTI JUNIOR, E. de A.; MENEZES, R. S.; SILVA, E. A. da; SILVA, A. B. da..
Visando a subsidiar estudos das alterações no balanço de emissões de gases de efeito estufa e balanço de carbono em ambientes terrestres para as diversas fisionomias vegetais, este trabalho teve como objetivo avaliar, com base em imagens de satélites da série Landsat, as mudanças ocorridas, entre 1987 e 2013, no uso e na ocupação do solo. A área piloto foi representada pela folha Venturosa (SC24-X-B-V), escala 1:100.000. Foram utilizadas imagens radiometricamente corrigidas dos sensores Landsat 5 TM de 1987 e Landsat 8 LDCM de 2013. Utilizou-se a classificação supervisionada pelo método da máxima verossimilhança considerando-se as seguintes classes de cobertura: agricultura, pastagem, caatinga densa, caatinga aberta, solo exposto e corpos de água. Nos dois...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Landsat 5 TM; Landsat 8 LDCM; Classificação supervisionada.
Ano: 2014 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1008191
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Separabilidade espectral das coberturas de cana-de-açúcar e de pastagem na Mesorregião do Leste Alagoano. Repositório Alice
ACCIOLY, L. J. de O.; SILVA, A. B. da; SILVA, J. A. da; SILVA, E. A. da; MENEZES, A.; SOUSA, A. R..
As imagens de satélite constituem o material básico mais utilizado para o mapeamento da cobertura vegetal. No entanto, a localização, o número de bandas e a época do imageamento influenciam na diferenciação de classes de cobertura. Tal fato se aplica à distinção entre classes de cobertura com características espectrais parecidas como é o caso das áreas com cobertura de cana-de-açúcar e de pastagem. O objetivo deste trabalho foi verificar a possibilidade de distinção dessas classes a partir de imagens dos sensores Landsat TM e ETM+ e do sensor CCD-CBERS obtidas nos períodos chuvoso e seco. O estudo foi realizado na região úmida do Estado de Alagoas. As coberturas de cana- de- açúcar e de pastagem foram obtidas no contexto do mapeamento do uso e da cobertura...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Landsat ETM+; CBERS; Classificação supervisionada.
Ano: 2008 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/339783
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Uso de dados de sensoriamento remoto em mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais. Repositório Alice
PINHEIRO, H. S. K.; CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; ANJOS, L. H. C. dos.
2013
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: NDVI; Índices espectrais; Classificação supervisionada; Levantamento de solos.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/956611
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Utilização de redes neurais artificiais na classificação de níveis de degradação em pastagens. Repositório Alice
CHAGAS, C. da S.; VIEIRA, C. A. O.; FERNANDES FILHO, E. I.; CARVALHO JUNIOR, W. de.
Este trabalho teve por objetivo avaliar a eficiência dos classificadores redes neurais artificiais (RNA) e o de máxima verossimilhança (Maxver) na classificação do uso da terra no município de Viçosa, MG, a partir de imagens do sensor ASTER, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens. Neste estudo, foram identificados três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte) e avaliada uma composição da imagem do sensor ASTER contendo as 3 bandas do visível e infravermelho próximo, com resolução espacial de 15 m. O simulador de redes neurais empregado foi o ?Java Neural Network Simulator? e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Os resultados mostram que a classificação por redes neurais, embora apresente resultado ligeiramente...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Aster; Classificação supervisionada; Sensoriamento Remoto.
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/658048
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Utilização de redes neurais artificiais na classificação de níveis de degradação em pastagens AGRIAMBI
Chagas,César S.; Vieira,Carlos A. O.; Fernandes Filho,Elpídio I.; C. Júnior,Waldir de.
Este trabalho teve por objetivo avaliar a eficiência dos classificadores redes neurais artificiais (RNA) e o de máxima verossimilhança (Maxver) na classificação do uso da terra no município de Viçosa, MG, a partir de imagens do sensor ASTER, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens. Neste estudo, foram identificados três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte) e avaliada uma composição da imagem do sensor ASTER contendo as 3 bandas do visível e infravermelho próximo, com resolução espacial de 15 m. O simulador de redes neurais empregado foi o "Java Neural Network Simulator" e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Os resultados mostram que a classificação por redes neurais, embora apresente resultado ligeiramente...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Aster; Sensoriamento remoto; Classificação supervisionada.
Ano: 2009 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662009000300014
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