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Registros recuperados : 40 | |
9. | | SUGAWARA, L. M.; RUDORFF, B. F. T.; ADAMI, M. Viabilidade de uso de imagens do Landsat em mapeamento de área cultivada com soja no Estado do Paraná. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 43, n. 12, p. 1777-1783, dez. 2008. Título em inglês: Feasibility of the use of Landsat imagery to map soybean crop areas in Paraná, Brazil. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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10. | | ADAMI, M.; RIZZI, R.; MOREIRA, M. A.; RUDORFF, B. F. T.; FERREIRA, C. C. Amostragem probabilística estratificada por pontos para estimar a área cultivada com soja. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 45, n. 6, p. 585-592, jun. 2010 Título em inglês: Probabilistic stratified point sampling to estimate soybean crop area. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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13. | | SHIMABIKURO, Y. E.; RODRIGUEZ YI, J. L.; RUDORFF, B. F. T.; DUARTE, V. Monitoramento da cobertura vegetal do Mato Grosso através de imagens AVHRR do satélite NOAA. In: INTERNATIONAL CONGRESS AND EXHIBITION ON FOREST, 5., 1999, Curitiba. Forest 99: [resumos]. Rio de Janeiro: BIOSFERA, 1999. 1 CD-ROM. Autoria bilíngue: CONGRESSO E EXPOSICAO INTERNACIONAL SOBRE FLORESTAS, 5., 1999, Curitiba. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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16. | | EPIPHANIO, J. C. N.; GLERIANI, J. M.; FORMAGGIO, A. R.; RUDORFF, B. F. T. Índices de vegetação no sensoriamento remoto da cultura do feijão. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 31, n. 6, p. 445-454, jun. 1996. Título em inglês: Vegetation indices for remote sensing of beans (Phaseolus vulgaris L.). Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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Registros recuperados : 40 | |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Territorial. Para informações adicionais entre em contato com cnpm.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Territorial. |
Data corrente: |
30/09/2011 |
Data da última atualização: |
03/05/2019 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SILVA, G. B. S. da; MELLO, M. P.; SHIMABUKURO, Y. E.; RUDORFF, B. F. T.; VICTORIA, D. de C. |
Afiliação: |
GUSTAVO BAYMA SIQUEIRA DA SILVA, CNPM; MARCIO PUPIN MELLO, INPE; YOSIO EDEMIR SHIMABUKURO, INPE; BERNARDO FRIEDRICH THEODOR RUDORFF, INPE; DANIEL DE CASTRO VICTORIA, CNPM. |
Título: |
Multitemporal classification of natural vegetation cover in Brazilian Cerrado. |
Ano de publicação: |
2011 |
Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON THE ANALYSIS OF MULTI-TEMPORAL REMOTE SENSING IMAGES, 6., 2011, Trento, IT. Anais... Trento: IEEE, 2011. |
Páginas: |
p. 117-120. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Spectral-Temporal Analysis by Response Surface (STARS), which utilizes surface response to represent time series spectral-temporal behavior of pixels in satellite images, was used to map and discriminate savanna vegetation classes in portion of Cerrado biome of Mato Grosso State, Brazil, using MODIS data. STARS utilized 16 daily MODIS, cloud-free, images that were collected from September 1st 2008 to August 31st 2009. The Multi-Coefficient Image (MCI) resulted from the STARS was used as input attributes for the three tested classifiers: (i) ML - maximum likelihood; (ii) SVM - support vector machine; and (iii) NN - neural network. The results showed that the NN classifier presented higher kappa coefficient (0.58) and overall accuracy of 68.6%. |
Palavras-Chave: |
Linear spectral mixture model; Savanna; STARS. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 01424nam a2200205 a 4500 001 1901884 005 2019-05-03 008 2011 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSILVA, G. B. S. da 245 $aMultitemporal classification of natural vegetation cover in Brazilian Cerrado. 260 $aIn: INTERNATIONAL WORKSHOP ON THE ANALYSIS OF MULTI-TEMPORAL REMOTE SENSING IMAGES, 6., 2011, Trento, IT. Anais... Trento: IEEE$c2011 300 $ap. 117-120. 520 $aSpectral-Temporal Analysis by Response Surface (STARS), which utilizes surface response to represent time series spectral-temporal behavior of pixels in satellite images, was used to map and discriminate savanna vegetation classes in portion of Cerrado biome of Mato Grosso State, Brazil, using MODIS data. STARS utilized 16 daily MODIS, cloud-free, images that were collected from September 1st 2008 to August 31st 2009. The Multi-Coefficient Image (MCI) resulted from the STARS was used as input attributes for the three tested classifiers: (i) ML - maximum likelihood; (ii) SVM - support vector machine; and (iii) NN - neural network. The results showed that the NN classifier presented higher kappa coefficient (0.58) and overall accuracy of 68.6%. 653 $aLinear spectral mixture model 653 $aSavanna 653 $aSTARS 700 1 $aMELLO, M. P. 700 1 $aSHIMABUKURO, Y. E. 700 1 $aRUDORFF, B. F. T. 700 1 $aVICTORIA, D. de C.
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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