01762nam a2200229 a 450000100080000000500110000800800410001902000220006010000230008224501030010526001160020830000150032452010540033965000110139365300130140465300140141770000230143170000260145470000230148070000150150370000140151821087292019-05-06       2019    bl uuuu     u00u1 u    #d  a978-85-17-00097-31 aCOUTINHO, P. A. Q.  aManipulação de bases massivas de dados em sensoriamento remoto agrícola.h[electronic resource]  aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPEc2019  a2592-2595.  aPor meio do emprego de técnicas e processos relacionados à manipulação de bases massivas de dados, houve o tratamento de dados/metadados advindos de cenas orbitais e de três grandes complexos agropecuários: algodão herbáceo, milho e soja, com o objetivo de se eleger as cenas mais adequadas para o estudo. A delimitação da base político-administrativa municipal a partir do limite natural do bioma permitiu a seleção das janelas de cultivos em função da latitude dos municípios para as cadeias supracitadas, com base nas recomendações técnicas de plantio do Zoneamento Agrícola do Risco Climático (ZARC). Posteriormente, procedeu-se com operações de filtragem de metadados de cenas orbitais (Landsat8-OLI/TIRS). Foram utilizados os softwares ArcGis 10.6, R (R-Studio) e codificação em Python. Constatou-se que o emprego de técnicas adequadas na manipulação de bases massivas de dados permite a obtenção de informações mais consistentes, num tempo relativamente curto, para subsidiar a tomada de decisões em projetos.  aPython  aBig-Data  aLandsat-81 aDOMPIERI, M. H. G.1 aSILVEIRA, H. L. F. da1 aMARTINHO, P. R. R.1 aDALTIO, J.1 aBALAN, M.