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Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  21/11/2014
Data da última atualização:  22/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
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 águ... Mostrar Tudo
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:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/112162/1/identificacao-mudanca.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPTIA18053 - 1UPCAA - DD2014.00002
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Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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