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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
10/01/2017 |
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Data da última atualização: |
03/03/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SCHULTZ, B.; FORMAGGIO, A. R.; EBERHARDT, I. D. R.; SANCHES, I. D.; OLIVEIRA, J. C. de; LUIZ, A. J. B. |
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Afiliação: |
BRUNO SCHULTZ, INPE; ANTONIO ROBERTO FORMAGGIO, INPE; ISAQUE DANIEL ROCHA EBERHARDT, UnB; IEDA DEL´ARCO SANCHES, INPE; JULIO CESAR DE OLIVEIRA, UFV; ALFREDO JOSE BARRETO LUIZ, CNPMA. |
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Título: |
Classificação orientada a objetos em imagens multitemporais ladsat aplicada na identificação de cana-de-açúcar e soja. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Cartografia, v. 68, n. 1, p. 131-143, 2016. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Resumo: A presente pesquisa teve por objetivo avaliar a potencialidade de dados multitemporais Landsat para classificação de cana-de-açúcar e de soja, conjuntamente, quando realizada via Análise de Imagens Orientada a Objetos (OBIA/ Random Forest). Foi utilizado um segmentador multi-resolução (SM) para gerar os polígonos (objetos). Um conjunto de 500 segmentações foi criado pela variação dos parâmetros Fe (fator de escala), Fm (forma) e Cp (compacidade), e avaliado pelo Índice de Avaliação da Segmentação (IAVAS). Da segmentação que obteve menor IAVAS, foram extraídos os atributos espectrais das médias e desvios-padrão das bandas TM/Landsat-5 [setembro (S) e outubro (O) do ano 2000] e ETM+/Landsat-7 [fevereiro (F) e março (M) do ano 2001] dos objetos, e seus NDVIs. Estes atributos foram inseridos no algoritmo Random Forest (RF) e as exatidões das classificações foram testadas quanto ao uso dos seguintes conjuntos de datas: SOFM; SFM; OFM; SOF; FM; OF; SF; e F. O IAVAS de?niu Fe (35), Fm (30) e Cp (50) como melhores parâmetros de segmentação. As melhores exatidões de classificação Random Forest situaram-se em torno de 86%. Duas datas produziram melhor resultado que apenas uma, entretanto, o uso de mais de duas não produziu melhora signi?cativa na exatidão ?nal da classificação. Abstract: This research aimed to evaluate the potential of multi-temporal Landsat data for sugarcane and soybean classi? cation, together, when used through Object-Based Image Analysis (OBIA/Random Forest). It was used a multi-resolution segmenting (SM) to generate the objects. A set of 500 segmentations was created varying the Fe parameters (scale factor), Fm (shape) and Cp (compactness), and evaluated by Index for the Evaluation of Segmentation (IAVAS). At the segmentation that obtained the lowest IAVAS, were extracted the spectral attributes of means and standard deviations of bands TM / Landsat-5 [September (S) and October (O) of the year 2000] and ETM + / Landsat-7 [February (F) and March (M) for the year 2001] of the objects, and their NDVIs. These attributes were inserted into the algorithm Random Forest (RF) and accuracies were tested using the following set of dates: (SOFM); (SFM and OFM); (FM, OF and SF); and (F). The IAVAS de? nes Fe (35), Fm (30) and Cp (50) as the best segmentation parameters for the study area. The best classi? cation accuracies are situated around 86%. Two dates produced better results than just one, however the use of more than two failed to produce a signi? cant improvement in the ? nal classi? cation accuracy. MenosResumo: A presente pesquisa teve por objetivo avaliar a potencialidade de dados multitemporais Landsat para classificação de cana-de-açúcar e de soja, conjuntamente, quando realizada via Análise de Imagens Orientada a Objetos (OBIA/ Random Forest). Foi utilizado um segmentador multi-resolução (SM) para gerar os polígonos (objetos). Um conjunto de 500 segmentações foi criado pela variação dos parâmetros Fe (fator de escala), Fm (forma) e Cp (compacidade), e avaliado pelo Índice de Avaliação da Segmentação (IAVAS). Da segmentação que obteve menor IAVAS, foram extraídos os atributos espectrais das médias e desvios-padrão das bandas TM/Landsat-5 [setembro (S) e outubro (O) do ano 2000] e ETM+/Landsat-7 [fevereiro (F) e março (M) do ano 2001] dos objetos, e seus NDVIs. Estes atributos foram inseridos no algoritmo Random Forest (RF) e as exatidões das classificações foram testadas quanto ao uso dos seguintes conjuntos de datas: SOFM; SFM; OFM; SOF; FM; OF; SF; e F. O IAVAS de?niu Fe (35), Fm (30) e Cp (50) como melhores parâmetros de segmentação. As melhores exatidões de classificação Random Forest situaram-se em torno de 86%. Duas datas produziram melhor resultado que apenas uma, entretanto, o uso de mais de duas não produziu melhora signi?cativa na exatidão ?nal da classificação. Abstract: This research aimed to evaluate the potential of multi-temporal Landsat data for sugarcane and soybean classi? cation, together, when used through Object-Based Image Analysis (OBIA/Random Fore... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
IAVAS; Imagem de satélite; Mapeamento; Segmentação; Segmentation; Sugarcane and soybean mapping. |
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Thesagro: |
Cana de açucar; Sensoriamento remoto; Soja. |
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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/153115/1/2016AP08.pdf
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Marc: |
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520 $aResumo: A presente pesquisa teve por objetivo avaliar a potencialidade de dados multitemporais Landsat para classificação de cana-de-açúcar e de soja, conjuntamente, quando realizada via Análise de Imagens Orientada a Objetos (OBIA/ Random Forest). Foi utilizado um segmentador multi-resolução (SM) para gerar os polígonos (objetos). Um conjunto de 500 segmentações foi criado pela variação dos parâmetros Fe (fator de escala), Fm (forma) e Cp (compacidade), e avaliado pelo Índice de Avaliação da Segmentação (IAVAS). Da segmentação que obteve menor IAVAS, foram extraídos os atributos espectrais das médias e desvios-padrão das bandas TM/Landsat-5 [setembro (S) e outubro (O) do ano 2000] e ETM+/Landsat-7 [fevereiro (F) e março (M) do ano 2001] dos objetos, e seus NDVIs. Estes atributos foram inseridos no algoritmo Random Forest (RF) e as exatidões das classificações foram testadas quanto ao uso dos seguintes conjuntos de datas: SOFM; SFM; OFM; SOF; FM; OF; SF; e F. O IAVAS de?niu Fe (35), Fm (30) e Cp (50) como melhores parâmetros de segmentação. As melhores exatidões de classificação Random Forest situaram-se em torno de 86%. Duas datas produziram melhor resultado que apenas uma, entretanto, o uso de mais de duas não produziu melhora signi?cativa na exatidão ?nal da classificação. Abstract: This research aimed to evaluate the potential of multi-temporal Landsat data for sugarcane and soybean classi? cation, together, when used through Object-Based Image Analysis (OBIA/Random Forest). It was used a multi-resolution segmenting (SM) to generate the objects. A set of 500 segmentations was created varying the Fe parameters (scale factor), Fm (shape) and Cp (compactness), and evaluated by Index for the Evaluation of Segmentation (IAVAS). At the segmentation that obtained the lowest IAVAS, were extracted the spectral attributes of means and standard deviations of bands TM / Landsat-5 [September (S) and October (O) of the year 2000] and ETM + / Landsat-7 [February (F) and March (M) for the year 2001] of the objects, and their NDVIs. These attributes were inserted into the algorithm Random Forest (RF) and accuracies were tested using the following set of dates: (SOFM); (SFM and OFM); (FM, OF and SF); and (F). The IAVAS de? nes Fe (35), Fm (30) and Cp (50) as the best segmentation parameters for the study area. The best classi? cation accuracies are situated around 86%. Two dates produced better results than just one, however the use of more than two failed to produce a signi? cant improvement in the ? nal classi? cation accuracy.
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agrobiologia; Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
13/11/2023 |
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Data da última atualização: |
04/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Documentos |
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Autoria: |
FIDALGO, E. C. C.; PEDREIRA, B. da C. C. G.; MONTEIRO, J. M. G.; CAPECHE, C. L.; ASSIS, R. L. de; TURETTA, A. P. D.; MACHADO, C. R. de L. |
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Afiliação: |
ELAINE CRISTINA CARDOSO FIDALGO, CNPS; BERNADETE DA CONCEICAO C G PEDREIRA, CNPS; JOYCE MARIA GUIMARAES MONTEIRO, CNPS; CLAUDIO LUCAS CAPECHE, CNPS; RENATO LINHARES DE ASSIS, CNPAB; ANA PAULA DIAS TURETTA, CNPS; CLAUDIA REGINA DE LAIA MACHADO, CNPS. |
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Título: |
O papel da agricultura urbana como promotora da resiliência socioeconômica e ambiental das cidades: destaque ao município de Nova Friburgo, RJ. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2023. |
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Páginas: |
27 p. |
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Descrição Física: |
PDF. |
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Série: |
(Embrapa Solos. Documentos, 239). |
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ISSN: |
1517-2627 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A Agricultura Urbana e Periurbana (AUP) é reconhecida por trazer diversos benefícios para as cidades, como lazer e bem-estar, alimentação e melhoria ambiental. Considerando a importância dessa atividade, as temáticas referentes aos benefícios da agricultura urbana e periurbana e a agricultura urbana como solução baseada na natureza para mitigar os efeitos das mudanças climáticas foram objetos de um estudo que utilizou como referência dados levantados sobre a cidade serrana fluminense de Nova Friburgo, no âmbito do projeto Cidades Sustentáveis (CNPq/Embrapa Solos). Os resultados desse estudo são apresentados no presente documento que em síntese, retrata o papel da agricultura urbana como promotora da resiliência socioeconômica e ambiental das cidades em geral, destacando os seguintes aspectos: o conceito e as características da AUP, os seus potenciais benefícios, considerando a segurança alimentar e nutricional, a possibilidade de gerar circuitos curtos de comercialização, geração de renda para as famílias envolvidas, as contribuições dessa atividade à educação, saúde, cultura e bem-estar da sociedade e ao ambiente, além de tratar também de aspectos legais e administrativos - políticas públicas e gestão para a AUP. Por fim, apresenta alguns aspectos que merecem ser considerados para a sua implantação e expansão. De forma mais específica, apresenta ainda algumas iniciativas observadas em Nova Friburgo que têm potencial para alavancar a AUP local. |
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Palavras-Chave: |
Agricultura Periurbana; Agricultura Urbana. |
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Thesagro: |
Agricultura. |
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Thesaurus NAL: |
Agriculture; Urban agriculture. |
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Categoria do assunto: |
E Economia e Indústria Agrícola |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1158240/1/CNPS-DOC-239-2023.pdf
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Marc: |
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490 $a(Embrapa Solos. Documentos, 239).
520 $aA Agricultura Urbana e Periurbana (AUP) é reconhecida por trazer diversos benefícios para as cidades, como lazer e bem-estar, alimentação e melhoria ambiental. Considerando a importância dessa atividade, as temáticas referentes aos benefícios da agricultura urbana e periurbana e a agricultura urbana como solução baseada na natureza para mitigar os efeitos das mudanças climáticas foram objetos de um estudo que utilizou como referência dados levantados sobre a cidade serrana fluminense de Nova Friburgo, no âmbito do projeto Cidades Sustentáveis (CNPq/Embrapa Solos). Os resultados desse estudo são apresentados no presente documento que em síntese, retrata o papel da agricultura urbana como promotora da resiliência socioeconômica e ambiental das cidades em geral, destacando os seguintes aspectos: o conceito e as características da AUP, os seus potenciais benefícios, considerando a segurança alimentar e nutricional, a possibilidade de gerar circuitos curtos de comercialização, geração de renda para as famílias envolvidas, as contribuições dessa atividade à educação, saúde, cultura e bem-estar da sociedade e ao ambiente, além de tratar também de aspectos legais e administrativos - políticas públicas e gestão para a AUP. Por fim, apresenta alguns aspectos que merecem ser considerados para a sua implantação e expansão. De forma mais específica, apresenta ainda algumas iniciativas observadas em Nova Friburgo que têm potencial para alavancar a AUP local.
650 $aAgriculture
650 $aUrban agriculture
650 $aAgricultura
653 $aAgricultura Periurbana
653 $aAgricultura Urbana
700 1 $aPEDREIRA, B. da C. C. G.
700 1 $aMONTEIRO, J. M. G.
700 1 $aCAPECHE, C. L.
700 1 $aASSIS, R. L. de
700 1 $aTURETTA, A. P. D.
700 1 $aMACHADO, C. R. de L.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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