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Biblioteca(s):  Embrapa Meio Ambiente.
Data corrente:  25/03/2020
Data da última atualização:  25/03/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  MONTIBELLER, B.; SANCHES, I. D.; LUIZ, A. J. B.; GONÇALVES, F.; AGUIAR, D. A. de.
Afiliação:  BRUNO MONTIBELLER, University of Tartu; IEDA DEL'ARCO SANCHES, INPE; ALFREDO JOSE BARRETO LUIZ, CNPMA; FABIO GONÇALVES, Canopy Remote Sensing Solutions; DANIEL ALVES DE AGUIAR, Agrosatélite Geotecnologia Aplicada.
Título:  Spectral-temporal profile analysis of maize, soybean and sugarcane based on OLI/Landsat-8 data.
Ano de publicação:  2019
Fonte/Imprenta:  Brazilian Journal of Agriculture, Piracicaba, v. 94, n. 3, p. 242-258, 2019.
ISSN:  2318-2407
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Abstract: Remote sensing (RS) technology is a viable complementary alternative to current agriculture surveying methods. RS data spectral information is the main variable used for several purposes, such as crop type identification. However, different management practices (MP) adopted in crop cultivation may alter its spectral characteristics. The objective of this work is to analyze the spectral-temporal profile (STP) variation of soybean, maize and sugarcane cultivated under different MP. We used time series of the six spectral bands of the OLI/Landsat-8 sensor and of two vegetation indexes (VI) to investigate the intraspecific variation (same crop specie) and the interspecific variation (different crop species). We applied hierarchical cluster analyses to determine the crop´s STP variation. The bands results were more efficient than the VI. This shows that despite the widely use of VI, better results are retrieved when using the bands STP, which also allows differentiating and analyzing crops cultivated under different MP. k-- Resumo: Dados de sensoriamento remoto são uma alternativa complementar aos métodos atuais de levantamento agrícola. A informação espectral dos dados de sensoriamento remoto é a principal variável utilizada para diversos propósitos como, por exemplo, a identificação do tipo de cultura. Porém, diferentes métodos de manejo (MM) adotados durante o cultivo podem alterar as características espectrais das culturas. Assim, o objetivo deste trabalho é analisa... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Agricultural dynamics; Análise de clusters; Dinâmica agrícola; Índices de vegetação; Variação interespecífica; Variação intraespecífica.
Thesagro:  Cana de Açúcar; Levantamento; Milho; Sensoriamento Remoto; Soja.
Thesaurus Nal:  Cluster analysis; Interspecific variation; Intraspecific variation; Remote sensing; Vegetation index.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/212009/1/Luiz-spectral-temporal-2019.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Meio Ambiente (CNPMA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPMA16752 - 1UPCAP - DD
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1.Imagem marcado/desmarcadoMONTIBELLER, B.; SANCHES, I. D.; LUIZ, A. J. B.; GONÇALVES, F.; AGUIAR, D. A. de. Spectral-temporal profile analysis of maize, soybean and sugarcane based on OLI/Landsat-8 data. Brazilian Journal of Agriculture, Piracicaba, v. 94, n. 3, p. 242-258, 2019.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 2
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente.
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