Data/hora: 15/06/2024 05:55:37

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 21/11/2014
Data da última atualização: | 22/01/2020
Autoria: | SCRIVANI, R.; AMARAL, B. F. do; GONÇALVES, R. R. do V.; SOUSA, E. P. M. de; ZULLO JÚNIOR, J.; ROMANI, L. A. S.
Afiliação: | RACHEL SCRIVANI, Feagri/Unicamp; BRUNO FERRAZ DO AMARAL, ICMC/USP; RENATA RIBEIRO DO VALLE GONÇALVES, Cepagri/Unicamp; ELAINE PARROS MACHADO DE SOUSA, ICMC/USP; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, Cepagri/Unicamp; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA.
Título: | Identificação da mudança de uso da terra usando técnicas de agrupamento de séries temporais de imagens de satélite.
Ano de publicação: | 2014
Fonte/Imprenta: | In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 5., 2014, Campo Grande, MS. Anais... São José dos Campos: INPE, 2014.
Páginas: | p. 554-563.
Descrição Física: | 1 CD-ROM.
Idioma: | Português
Notas: | Geopantanal 2014.
Conteúdo: | 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 escala regional. Séries temporais de imagens do sensor MODIS com valores dos índices de vegetação NDVI e EVI, do período de 2008/2009 a 2013/2014, foram agrupadas por meio do algoritmo K-means. Para uma avaliação da qualidade dos agrupamentos obtidos foi utilizado o coeficiente de Silhueta. Séries temporais de precipitação do satélite TRMM foram utilizadas a fim de correlacionar com os demais resultados obtidos para avaliar a pré-classificação gerada pelo método de agrupamento em anos secos, chuvosos e com distribuição de chuva diferente da normalidade. A abordagem proposta pode auxiliar no monitoramento de áreas ambientalmente sensíveis, tendo o EVI apresentado melhor desempenho em áreas de densa vegetação e concentração de água.
Palavras-Chave: | Índice de vegetação; Sensor MODIS; Séries temporais.
Thesagro: | Sensoriamento remoto.
Thesaurus Nal: | Remote sensing; Time series analysis; Vegetation index.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/112162/1/identificacao-mudanca.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (18053-1) - UPC - AA - DD -  -  - 2014.00002 - DIS