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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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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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| 2. |  | LOPES, P. V. L.; CERQUEIRA, R. C.; SOARES NETO, J. P.; DUSI, A. N.; RESENDE, F. V. Efeito da qualidade da semente na produção de alho no oeste baiano. Horticultura Brasileira, Brasília, DF, v. 24, n. 1, jul. 2006. Suplemento 1. Resumo 225. Trabalho apresentado no 46. Congresso Brasileiro de Olericultura, Goiânia, 2006. Publicado também como resumo expandido na Horticultura Brasileira, Brasília, DF, v. 24, n. 2, p. 889, jul. 2006. Suplemento 2. CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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