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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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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Clima Temperado (CPACT) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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
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Marc: |
LEADER 02245nam a2200229 a 4500 001 1006705 005 2022-05-18 008 2006 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aANTUNES, J. F. G. 245 $aAplicação de lógica fuzzy para estimativa de área plantada da cultura de soja utilizando imagens AVHRR-NOAA.$h[electronic resource] 260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 35., 2006, João Pessoa. Agroenergia e desenvolvimento tecnológico: anais. João Pessoa: SBEA, 2006. Não paginado.$c2006 500 $aCONBEA 2006. 520 $aA 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. 650 $aFuzzy logic 650 $aImage analysis 650 $aRemote sensing 650 $aPrevisão de Safra 650 $aSensoriamento remoto 650 $aSoja 653 $aClassificação de imagens 653 $aLógica fuzzy 700 1 $aZULLO JÚNIOR, J.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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