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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
02/02/2016 |
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Data da última atualização: |
03/02/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M. |
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Afiliação: |
JOÃO FRANCISCO GONÇALVES ANTUNES, CNPTIA; JÚLIO CÉSAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA. |
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Título: |
Quantification of flooded areas of Pantanal by sub-pixel classification of modis time-series data. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
Geografia, Rio Claro, v. 40, p. 39-53, ago. 2015. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Número especial. |
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Conteúdo: |
Floods in the Pantanal affect the fish production and influence the dynamics of vegetation, also changing the meat production. The understanding of floods dynamics is crucial to infer the level of flooding, once it promotes changes in the whole plain. The understanding of floods dynamics is crucial to infer the level of flooding. MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) images provide wide coverage of the Earthís surface with high temporal resolution, which are important features for flood monitoring. However, its moderate spatial resolution may cause the spectral mixing of different land cover classes within a single pixel. In this context, the objective of this study was to apply a methodology for sub-pixel classification using MODIS time-series data, in order to quantify the flooded areas in the Pantanal. Data from the mid-infrared channel of MODIS sensor allowed the monitoring of flood prone areas in the Pantanal during the 2008/2009 and 2007/2008 hydrological years. The drought and flood periods are quite variable, occurring from North to South and from East to West. The sub-pixel classification models, generated from Fuzzy ARTMAP neural network, demonstrated excellent suitability for the mapping and quantification of flooded areas of the Pantanal based on the Commitment measure. |
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Palavras-Chave: |
Áreas úmidas; Lógica difusa; Neuro-fuzzy networks; Pattern recognition; Processamento de imagem; Reconhecimento de padrões; Redes neurais; Redes neuro-fuzzy. |
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Thesagro: |
Sensoriamento remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Fuzzy logic; Image analysis; Neural networks; Remote sensing; Wetlands. |
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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/138274/1/Geografia-Quantification-Antunes.pdf
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Marc: |
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
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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 |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
21/02/2014 |
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Data da última atualização: |
21/02/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ROSA NETO, A. P. da; SILVA, G. M. da; MUZA, D. N.; COLPO, F. D.; SILVA, A. C. S. da. |
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Afiliação: |
Anibal Pedro da Rosa Neto; GUSTAVO MARTINS DA SILVA, CPPSUL; Denise Nobre Muza; Felipe Dias Colpo; Ana Carolina Silveira da Silva. |
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Título: |
Levantamento de dados sobre produção e mercado de sementes forrageiras de clima temperado na região da Campanha do Rio Grande do Sul. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SALÃO INTERNACIONAL DE ENSINO, EXTENSÃO E PESQUISA, 5., 2013, Bagé. Discussão, participação e cidadania: anais. Bagé: Unipampa, 2013. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SIEPE. |
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Thesagro: |
Semente. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/97942/1/RosaNeto-Silva-Siepe.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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