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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Clima Temperado.
Data corrente:  24/08/2018
Data da última atualização:  11/10/2018
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  CUADRA, S. V.; ROCHA, R. P. da; LLOPART, M. P.; BOOTE, K. J.; VICTORIA, D. de C.
Afiliação:  SANTIAGO VIANNA CUADRA, CPACT; Rosmeri P. da Rocha; Marta Pereira Llopart; Kenneth J.Boote; Daniel De Castro Victoria.
Título:  Impacts of bias correction over climate change projections applied to crop yield simulations.
Ano de publicação:  2018
Fonte/Imprenta:  In: WCRP WORLD CLIMATE RESEARCH PRAGRAME. Central America and South America Training Workshop on Downscaling Techniques. La Paz, Bolivia, 2018.
Idioma:  Português
Palavras-Chave:  Mpact assessment.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/181924/1/Santiago-Cuadra-2018-CORDEX-Central-America-and-South-America.pdf
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Registro original:  Embrapa Clima Temperado (CPACT)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CPACT20706 - 1UPCRA - DD
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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  05/09/2006
Data da última atualização:  18/05/2022
Autoria:  ANTUNES, J. F. G.; ZULLO JÚNIOR, J.
Afiliação:  JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, Cepagri/Unicamp.
Título:  Aplicação de lógica fuzzy para estimativa de área plantada da cultura de soja utilizando imagens AVHRR-NOAA.
Ano de publicação:  2006
Fonte/Imprenta:  In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 35., 2006, João Pessoa. Agroenergia e desenvolvimento tecnológico: anais. João Pessoa: SBEA, 2006. Não paginado.
Idioma:  Português
Notas:  CONBEA 2006.
Conteúdo:  A estimativa precisa com antecedência à época da colheita de áreas plantadas de soja é de fundamental importância para a economia brasileira. Com o recente avanço tecnológico na obtenção de dados por sensoriamento remoto orbital é possível melhorar a previsão de safras, diminuindo cada vez mais o nível de subjetividade. As imagens AVHRR-NOAA de elevada repetitividade temporal, têm sido utilizadas para o monitoramento agrícola. Porém, a sua baixa resolução espacial faz com que possa ocorrer a mistura espectral das classes de cobertura do solo dentro de um mesmo pixel e isso pode acarretar problemas de imprecisão na estimativa de área plantada. O objetivo do trabalho é desenvolver uma metodologia de classificação automática baseada em lógica fuzzy utilizando índices de vegetação de imagens AVHRR-NOAA para estimar a área plantada de soja no nível sub-pixel. Para oito municípios produtores de soja da região oeste do Estado do Paraná, foi possível obter a estimativa de área no final de janeiro de 2004, com antecedência em relação à época da colheita, ao contrário dos levantamentos oficiais que se estendem até o final da safra, além de utilizarem dados subjetivos vindos do campo. As estimativas de área de soja baseadas em classificação fuzzy mostraram-se altamente correlacionadas com as estimativas oficiais, com o nível de erro relativo aceitável.
Palavras-Chave:  Classificação de imagens; Lógica fuzzy.
Thesagro:  Previsão de Safra; Sensoriamento remoto; Soja.
Thesaurus NAL:  Fuzzy logic; Image analysis; Remote sensing.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/160389/1/PL-Aplicacao-Antunes-Conbea-2006.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA11260 - 2UPCAA - DD
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