|
|
| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
19/11/2021 |
Data da última atualização: |
26/04/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
OLDONI, L. V.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; CATTANI, C. E. V.; SILVA JUNIOR, C. A. da; CAON, I. L.; PRUDENTE, V. H. R. |
Afiliação: |
LUCAS VOLOCHEN OLDONI, INPE; ERIVELTO MERCANTE, UNIOESTE; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; CARLOS EDUARDO VIZZOTTO CATTANI, UNIOESTE; CARLOS ANTONIO DA SILVA JUNIOR, UNEMAT; IVÃ LUIZ CAON, UNIOESTE; VICTOR HUGO ROHDEN PRUDENTE, INPE. |
Título: |
Extraction of crop information through the spatiotemporal fusion of OLI and MODIS images. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
Geocarto International, 2021. |
DOI: |
https://doi.org/10.1080/10106049.2021.2000648 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
ABSTRACT. Spatiotemporal data fusion algorithms have been developed tofuse satellite imagery from sensors with different spatial and tempoporal resolutions and generate predicted imagery. In this study, we compare the predictions of three spatiotemporal data fusion algorithms in blending Landsat-8/OLI and Terra-Aqua/MODIS images for mapping soybean and corn under five classification scenarios. The Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (STARFM), Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM), and Flexible Spatiotemporal Data Fusion (FSDAF) algorithms were compared to generate images for the 2016/2017 summer crop-year. Classifications including phenological metrics extracted from FSDAF- and STARFM-predicted EVI time series had overalls accuracies higher than the other scenarios, 93.11% and 91.33%, respectively. The results show that phenological metrics extracted from predicted images are an interesting alternative to overcome cloud cover frequency limitations for soybean and corn mapping in tropical areas. |
Palavras-Chave: |
Algoritmos de fusão de dados espaço-temporal; ESTARM; FSDAF; Séries temporais; STARFM; Time series. |
Thesagro: |
Fenologia; Sensoriamento Remoto. |
Thesaurus Nal: |
Phenology; Remote sensing. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 02008naa a2200325 a 4500 001 2136350 005 2022-04-26 008 2021 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1080/10106049.2021.2000648$2DOI 100 1 $aOLDONI, L. V. 245 $aExtraction of crop information through the spatiotemporal fusion of OLI and MODIS images.$h[electronic resource] 260 $c2021 520 $aABSTRACT. Spatiotemporal data fusion algorithms have been developed tofuse satellite imagery from sensors with different spatial and tempoporal resolutions and generate predicted imagery. In this study, we compare the predictions of three spatiotemporal data fusion algorithms in blending Landsat-8/OLI and Terra-Aqua/MODIS images for mapping soybean and corn under five classification scenarios. The Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (STARFM), Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM), and Flexible Spatiotemporal Data Fusion (FSDAF) algorithms were compared to generate images for the 2016/2017 summer crop-year. Classifications including phenological metrics extracted from FSDAF- and STARFM-predicted EVI time series had overalls accuracies higher than the other scenarios, 93.11% and 91.33%, respectively. The results show that phenological metrics extracted from predicted images are an interesting alternative to overcome cloud cover frequency limitations for soybean and corn mapping in tropical areas. 650 $aPhenology 650 $aRemote sensing 650 $aFenologia 650 $aSensoriamento Remoto 653 $aAlgoritmos de fusão de dados espaço-temporal 653 $aESTARM 653 $aFSDAF 653 $aSéries temporais 653 $aSTARFM 653 $aTime series 700 1 $aMERCANTE, E. 700 1 $aANTUNES, J. F. G. 700 1 $aCATTANI, C. E. V. 700 1 $aSILVA JUNIOR, C. A. da 700 1 $aCAON, I. L. 700 1 $aPRUDENTE, V. H. R. 773 $tGeocarto International, 2021.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
Registros recuperados : 16 | |
2. | | ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E.; ROCHA, J. V.; ZULLO JÚNIOR, J. Análise de trajeto de um gasoduto utilizando sistema de informação geográfica. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 33., 2004, São Pedro, SP. A inserção da engenharia agrícola em projetos nacionais: anais. Campinas: Unicamp, Faculdade de Engenharia Agrícola: Embrapa Informática Agropecuária, 2004. 1 CD-ROM. CONBEA 2004. Editores: Paulo Graziano Magalhães, Raquel Gonçalves e Ana Paula Montagner.Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
4. | | MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; ROCHA, J. V. da; LAMPARELLI, R. A. C. Simulação do traçado de um gasoduto utilizando análise de múltiplos critérios. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 33., 2004, São Pedro, SP. A inserção da engenharia agrícola em projetos nacionais: caderno de resumos. Campinas: Unicamp, Feagri: Embrapa Informática Agropecuária, 2004. p. 145. CONBEA 2004.Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
7. | | GRZEGOZEWSKI, D. M.; JOHANN, J. A.; URIBE-OPAZO, M. A.; MERCANTE, E.; COUTINHO, A. C. Mapping soya bean and corn crops in the State of Paraná, Brazil, using EVI images from the MODIS sensor. International Journal of Remote Sensing, Basingstoke, v. 37, n. 6, p. 1257-1275, 2016.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
9. | | OLDONI, L. V.; CATTANI, C. E. V.; MERCANTE, E.; JOHANN, J. A.; ANTUNES, J. F. G.; ALMEIDA, L. Annual cropland mapping using data mining and OLI Landsat-8. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v. 23, n. 12, p. 952-958, 2019.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
10. | | ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E.; ESQUERDO, J. C. D. M.; LAMPARELLI, R. A. C.; ROCHA, J. V. Estimativa de área de soja por classificação de imagens normalizada pela matriz de erros. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 47, n. 9, p. 1288-1294, set. 2012.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Unidades Centrais. |
| |
12. | | BECKER, W. R.; RICHETTI, J.; MERCANTE, E.; ESQUERDO, J. C. D. M.; SILVA JUNIOR, C. A. da; PALUDO, A.; JOHANN, J. A. Agricultural soybean and corn calendar based on moderate resolution satellite images for southern Brazil. Semina: Ciências Agrárias, v. 41, n. 5, p. 2419-2428, 2020. Suplemento 1.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
13. | | CATTANI, C. E. V.; SILVA, B. B. da; OLDONI, L. V.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M. Estimativa da evapotranspiração real diária para o município de São Gabriel do Oeste-MS utilizando imagens orbitais. Acta Iguazu, Cascavel, v. 6, n. 2, p. 13-24, 2017.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 3 |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
14. | | SILVA, B. B. da; CATTANI, C. E. V.; OLDONI, L. V.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M. Estimativa de evapotranspiração real diária para o município de São Gabriel do Oeste utilizando algoritmo SEBAL e imagens Landsat 8. In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 6., 2016, Cuiabá. Anais... São José dos Campos: INPE; Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 197-206. 1 CD-ROM. GeoPantanal 2016.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
16. | | 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. Comparativo entre os classificadores RF e MAXVER, para classificação de uso e cobertura da terra, em diferentes densidades temporais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. 4 p. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del?Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. SBSR 2019.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
Registros recuperados : 16 | |
|
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|