01747nam a2200241 a 450000100080000000500110000800800410001902000220006010000200008224501310010226001330023330000130036650000410037952009110042065000250133165300270135665300150138365300190139870000260141770000240144370000190146770000190148621462862022-09-09       2022    bl uuuu     u00u1 u    #d  a978-65-88414-07-11 aSOUZA, I. C. DE  aUso de dados OLI/Landsat-8 e 9 e MSI/Sentinel-2 na classificação dos níveis de degradação de pastagens em Corumbataí-SP.  aIn: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 16., 2022, Campinas. Anais... Campinas: Instituto Agronômicoc2022  ap. 1-12.  aEvento online. CIIC 2022. Nº 22503.  aRESUMO: O sensoriamento remoto é uma área em constante ascensão como ferramenta de planejamento, mapeamento e soluções para diversos segmentos de interesse socioeconômico. O objetivo deste trabalho foi analisar, usando materiais e técnicas do sensoriamento remoto e informações de campo, a degradação da pastagem no município de Corumbataí/SP. Para tanto, foram utilizadas imagens dos satélites Landsat-8 e 9 com o sensor OLI e Sentinel-2 com o sensor MSI. Foram feitas classificações usando a técnica supervisionada, algoritmo de máxima verossimilhança e do Random Forests com quatro distintas combinações de bandas de cada satélite, juntamente com os índices de vegetação NDVI e SAVI. Os resultados foram avaliados através do índice kappa e apresentaram melhor concordância com a coleta in situ na combinação de raster SAVI+B4+B5 para o Landsat e SAVI+B4+B8 para o Sentinel.  aSensoriamento Remoto  aÍndice de vegetação  aMapeamento  aRandom Forests1 aSILVEIRA, H. L. F. da1 aRODRIGUES, C. A. G.1 aSCARAZATTI, B.1 aRONQUIM, C. C.