Data/hora: 14/06/2024 19:14:50

Biblioteca(s): 	Embrapa Unidades Centrais.	
Data corrente: 	16/02/2012	
Data da última atualização: 	16/04/2018	
Autoria: 	BERNADES, T.; ADAMI, M.; FARMAGGIO, A. R.; MOREIRA, M. A.; FRANÇA, D. de A.; NOVAES, M. R. de.	
Afiliação: 	Tiago Bernardes, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; Marcos Adami, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; Antônio Roberto Formaggio, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; Maurício Alves Moreira, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; Daniela de Azeredo França, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; Maikon Roberth de Novaes, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística.	
Título: 	Imagens mono e multitemporais Modis para estimativa da área com soja no Estado de Mato Grosso.	
Ano de publicação: 	2011	
Fonte/Imprenta: 	Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 46, n. 11, p. 1530-1537, nov. 2011	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Título em inglês: Mono and multitemporal Modis imagery for soybean area estimate in Mato Grosso State, Brazil.	
Conteúdo: 	O objetivo deste trabalho foi avaliar uma nova metodologia para mapeamento da cultura da soja no Estado de Mato Grosso, por meio de imagens Modis e de diferentes abordagens de classificação de imagens. Foram utilizadas imagens diárias e imagens de 16 dias. As imagens diárias foram diretamente classificadas pelo algoritmo Isoseg. As duas séries de imagens de 16 dias, referentes ao ciclo total e à metade do ciclo da cultura da soja, foram transformadas pela análise de componentes principais (ACP), antes de serem classificadas. Dados de referência, obtidos por interpretação visual de imagens do sensor TM/Landsat-5, foram utilizados para a avaliação da exatidão das classificações. Os melhores resultados foram obtidos pela classificação das imagens do ciclo total da soja, transformadas pela ACP: índice global de 0,83 e Kappa de 0,63. A melhor classificação de imagens diárias mostrou índice global de 0,80 e Kappa de 0,55. A ACP aplicada às imagens do ciclo total da soja permitiu o mapeamento das áreas de soja com índices de exatidão melhores do que os obtidos pela classificação derivada das imagens de data única.	
Palavras-Chave: 	Classificação de imagem; Componente principal; Digital processing; Image classifications; Principal components; Processamento digital.	
Thesagro: 	Estatística agrícola; Glycine Max; Sensoriamento remoto.	
Thesaurus Nal: 	Agricultural statistics; Remote sensing.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/54304/1/46n11a15.pdf	
Registro original: 	Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)	
Exemplares: 	AI-SEDE - (52633-1) - UPE - AP - PP - 630.72081 - P474 -  - DIS