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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
25/10/2016 |
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Data da última atualização: |
25/07/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
PENALOZA, E. A. G.; MERCALDI, H. V.; OLIVEIRA, V. A.; CRUVINEL, P. E. |
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Afiliação: |
PAULO ESTEVAO CRUVINEL, CNPDIA. |
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Título: |
An advanced model based on analytical and computational procedures for the evaluation of spraying processes in agriculture. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON SEMANTIC COMPUTING - ICSC, 10., 2016, Laguna Hills, California, USA. Proceedings... Los Alamitos, California, EUA: IEEE, 2016. p. 432-436. |
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ISBN: |
978-1-5090-0662-5 |
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DOI: |
10.1109/ICSC.2016.79 |
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Idioma: |
Inglês |
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Palavras-Chave: |
Advanced modeling; Agricultural sprayers. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
21/11/2014 |
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Data da última atualização: |
22/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SCRIVANI, R.; AMARAL, B. F. do; GONÇALVES, R. R. do V.; SOUSA, E. P. M. de; ZULLO JÚNIOR, J.; ROMANI, L. A. S. |
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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. |
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Título: |
Identificação da mudança de uso da terra usando técnicas de agrupamento de séries temporais de imagens de satélite. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 5., 2014, Campo Grande, MS. Anais... São José dos Campos: INPE, 2014. |
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Páginas: |
p. 554-563. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Geopantanal 2014. |
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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. MenosResumo. 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 águ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Índice de vegetação; Sensor MODIS; Séries temporais. |
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Thesagro: |
Sensoriamento remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Remote sensing; Time series analysis; Vegetation index. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/112162/1/identificacao-mudanca.pdf
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Marc: |
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520 $aResumo. 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.
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700 1 $aGONÇALVES, R. R. do V.
700 1 $aSOUSA, E. P. M. de
700 1 $aZULLO JÚNIOR, J.
700 1 $aROMANI, L. A. S.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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