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| Registros recuperados : 5 | |
| 2. |  | MONTIBELLER, 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.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 3. | | SANCHES, I. D.; FEITOSA, R. Q.; ACHANCCARAY, P.; MONTIBELLER, B.; LUIZ, A. J. B.; SOARES, M. D.; PRUDENTE, V. H. R.; VIEIRA, D. C.; MAURANO, L. E. P. Lem benchmark database for tropical agricultural remote sensing application. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 42, n. 1, p. 387-392, 2018. Edition of the proceedings ISPRS TC I Mid-term Symposium ?Innovative Sensing ? From Sensors to Methods and Applications?, 10-12 October 2018, held a Karlsruhe, Germany. 387-392.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 4. | | DUFT, D. G.; SANCHES, G. M.; LUCIANO, A. C. S.; MONTIBELLER, B.; SILVEIRA, H. L. F. da; SANCHES, I. D. A.; KÖLLN, O. T. Identificação de fechamento de dossel de cana-de-açúcar através de imagens de VANT. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 18., 2017, Santos. Anais... São José dos Campos: Inpe, 2017. p. 5998-6005.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 5. | | SANCHES, I. D.; LUIZ, A. J. B.; MONTIBELLER, B.; SCHULTZ, B.; TRABAQUINI, K.; EBERHARDT, D. S.; FORMAGGIO, A. R.; MAURANO, L. E. P. Understanding the dynamic of tropical agriculture for remote sensing applications: a case study of Southeastern Brazil. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 42, n. 3, p. 149-156, 2019. Edition of Proceedings of ISPRS-GEOGLAM-ISRS Joint Int. Workshop on Earth Observations for Agricultural Monitoring, 18-20 February 2019, New Delhi, India.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| Registros recuperados : 5 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
25/03/2020 |
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Data da última atualização: |
25/03/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 2 |
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Autoria: |
MONTIBELLER, B.; SANCHES, I. D.; LUIZ, A. J. B.; GONÇALVES, F.; AGUIAR, D. A. de. |
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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. |
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Título: |
Spectral-temporal profile analysis of maize, soybean and sugarcane based on OLI/Landsat-8 data. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Brazilian Journal of Agriculture, Piracicaba, v. 94, n. 3, p. 242-258, 2019. |
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ISSN: |
2318-2407 |
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Idioma: |
Inglês |
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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 analisar a variação do perfil espectro-temporal (PET) da soja, do milho e da cana-de-açúcar cultivadas com diferentes MM. Séries temporais de seis bandas espectrais do sensor OLI/Landsat-8 e dois índices de vegetação (IV) foram utilizados para analisar as variações intraespecíficas (mesma cultura) e interespecíficas (diferentes culturas). Para determinar as variações entre os PET das culturas, foi utilizado análises hierárquicas de clusters. Os resultados das análises baseadas nas bandas foram mais eficientes dos que as baseadas nos IV, apesar do amplo uso destes últimos. MenosAbstract: 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 |
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Palavras-Chave: |
Agricultural dynamics; Análise de clusters; Dinâmica agrícola; Índices de vegetação; Variação interespecífica; Variação intraespecífica. |
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Thesagro: |
Cana de Açúcar; Levantamento; Milho; Sensoriamento Remoto; Soja. |
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Thesaurus NAL: |
Cluster analysis; Interspecific variation; Intraspecific variation; Remote sensing; Vegetation index. |
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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/212009/1/Luiz-spectral-temporal-2019.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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