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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
13/11/2018 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
CAON, I. L.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. S.; OLDONI, L. V. |
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Afiliação: |
IVÃ LUIS CAON, Unioeste; ERIVELTO MERCANTE, Unioeste; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; CARLOS EDUARDO VIZZOTTO CATTANI, Unioeste; ISAQUE SOUZA MENDES, Unioeste; LUCAS VOLOCHEN OLDONI, INPE. |
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Título: |
Mapeamento de pastagens por meio da classificação da fusão de imagens Landsat-8/OLI e MODIS no município de São Gabriel do Oeste - MS. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 7., 2018. Jardim. Anais... São José dos Campos: INPE, 2018. |
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Páginas: |
p. 686-694. |
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ISBN: |
978-85-17-00094-2 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Geopantanal 2018. |
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Conteúdo: |
Resumo. O sensoriamento remoto mostra-se eficiente no mapeamento de grandes áreas geográficas, executado a partir de imagens orbitais. A alta resolução espacial presente em sensores tem permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre, porém a resolução temporal também se mostra importante, devido a constante mudança que ocorre nos ecossistemas. Desse modo os algoritmos de predição se mostram de grande valia, uma vez que são capazes de unir a alta resolução espacial de um sensor a alta resolução temporal de outro. O objetivo deste trabalho foi realizar o mapeamento das áreas de pastagem presentes na extensão do município de São Gabriel do Oeste - MS, bem como avaliar o desempenho de diferentes algoritmos de classificação em diferentes séries temporais, sendo uma composta apenas de imagens Landsat e outra composta de imagens geradas pelo algoritmo de predição STARFM (Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model). Sendo que o algoritmo Random Forest, na série temporal composta pelas imagens geradas pelo algoritmo STARFM e com a adição de métricas fenológicas apresentou as melhores acurácias, obtendo índice Kappa superior a 0,85 e exatidão global superior a 92,5%. |
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Palavras-Chave: |
Classificação de imagens; Data mining; Fusão de imagens; Image classification; Image fusion; Image processing; Mineração de dados; Orbital sensor; Processamento de imagens; Sensor orbital. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Image analysis; Remote sensing. |
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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/185898/1/PL-Mapeamento-Caon-etal-Geopantanal.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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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 Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
03/08/2015 |
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Data da última atualização: |
20/08/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SA, L. A. N. de. |
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Afiliação: |
LUIZ ALEXANDRE NOGUEIRA DE SA, CNPMA. |
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Título: |
Estações automatizadas de alerta de pragas na produção integrada de frutas: uma experiência espanhola para a realidade brasileira. |
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Ano de publicação: |
2005 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESO VIRTUAL IBEROAMERICANO SOBRE GESTIÓN DE CALIDAD EN LABORATORIOS, 3., 2005, Madrid. Libro de comunicaciones: tomo I. Madrid: Ministério da Agricultura, Pesca y Alimentación, 2005. |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Controle biológico; Fruta; Praga de planta. |
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Categoria do assunto: |
H Saúde e Patologia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/127364/1/2005RA-008.pdf
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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