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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
06/08/2012 |
Data da última atualização: |
15/08/2017 |
Autoria: |
GUSSO, A.; FORMAGGIO, A. R.; RIZZI, R.; ADAMI, M.; RUDORFF, B. F. T. |
Afiliação: |
ANIBAL GUSSO, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; ANTÔNIO ROBERTO FORMAGGIO, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; RODRIGO RIZZI, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; MARCOS ADAMI, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; BERNARDO FRIEDRICH THEODOR RUDORFF, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. |
Título: |
Soybean crop area estimation by Modis/Evi data. |
Ano de publicação: |
2012 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuaria Brasileira, Brasília, DF, v. 47, n. 3, p. 425-435, mar. 2012. |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
Título em português: Estimativa de áreas de cultivo de soja por meio de dados Modis/Evi. |
Conteúdo: |
The objective of this work was to develop a procedure to estimate soybean crop areas in Rio Grande do Sul state, Brazil. Estimations were made based on the temporal profiles of the enhanced vegetation index (Evi) calculated from moderate resolution imaging spectroradiometer (Modis) images. The methodology developed for soybean classification was named Modis crop detection algorithm (MCDA). The MCDA provides soybean area estimates in December (first forecast), using images from the sowing period, and March (second forecast), using images from the sowing and maximum crop development periods. The results obtained by the MCDA were compared with the official estimates on soybean area of the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. The coefficients of determination ranged from 0.91 to 0.95, indicating good agreement between the estimates. For the 2000/2001 crop year, the MCDA soybean crop map was evaluated using a soybean crop map derived from Landsat images, and the overall map accuracy was approximately 82%, with similar commission and omission errors. The MCDA was able to estimate soybean crop areas in Rio Grande do Sul State and to generate an annual thematic map with the geographic position of the soybean fields. The soybean crop area estimates by the MCDA are in good agreement with the official agricultural statistics. |
Palavras-Chave: |
Algoritmo; Área agrícola; Crop area; Perfil temporal; Temporal profile. |
Thesagro: |
Glycine Max; Mapa; Soja. |
Thesaurus Nal: |
Algorithms. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/63040/1/Soybean-crop-area.pdf
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Marc: |
LEADER 02173naa a2200289 a 4500 001 1930528 005 2017-08-15 008 2012 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aGUSSO, A. 245 $aSoybean crop area estimation by Modis/Evi data. 260 $c2012 500 $aTítulo em português: Estimativa de áreas de cultivo de soja por meio de dados Modis/Evi. 520 $aThe objective of this work was to develop a procedure to estimate soybean crop areas in Rio Grande do Sul state, Brazil. Estimations were made based on the temporal profiles of the enhanced vegetation index (Evi) calculated from moderate resolution imaging spectroradiometer (Modis) images. The methodology developed for soybean classification was named Modis crop detection algorithm (MCDA). The MCDA provides soybean area estimates in December (first forecast), using images from the sowing period, and March (second forecast), using images from the sowing and maximum crop development periods. The results obtained by the MCDA were compared with the official estimates on soybean area of the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. The coefficients of determination ranged from 0.91 to 0.95, indicating good agreement between the estimates. For the 2000/2001 crop year, the MCDA soybean crop map was evaluated using a soybean crop map derived from Landsat images, and the overall map accuracy was approximately 82%, with similar commission and omission errors. The MCDA was able to estimate soybean crop areas in Rio Grande do Sul State and to generate an annual thematic map with the geographic position of the soybean fields. The soybean crop area estimates by the MCDA are in good agreement with the official agricultural statistics. 650 $aAlgorithms 650 $aGlycine Max 650 $aMapa 650 $aSoja 653 $aAlgoritmo 653 $aÁrea agrícola 653 $aCrop area 653 $aPerfil temporal 653 $aTemporal profile 700 1 $aFORMAGGIO, A. R. 700 1 $aRIZZI, R. 700 1 $aADAMI, M. 700 1 $aRUDORFF, B. F. T. 773 $tPesquisa Agropecuaria Brasileira, Brasília, DF$gv. 47, n. 3, p. 425-435, mar. 2012.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Registros recuperados : 48 | |
21. | | SCHULTZ, B.; FORMAGGIO, A. R.; ATZBERGER, C.; LUIZ, A. J. B.; GOLTZ, E.; MELLO, M. P. Dynamic of sugarcane harvested areas in São Paulo state, Brazil, over the last two decades. GLOBAL LAND PROJECT, OPEN SCIENCE MEETING, 2., 2014, Berlim. Land Transformations: between global challenges and local realities. Proceedings... Berlim: International Geosphere-Biosphere Programme, 2014. p. 512-513.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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31. | | LUIZ, A. J. B.; EBERHARDT, I. D. R.; SCHULTZ, B.; FORMAGGIO, A. R. Visualização de dados de imagens de sensoriamento remoto. Revista da Estatística UFOP, Ouro Preto, v. 3, n. 2, 2014. Edição dos trabalhos apresentados oralmente na 59ª Reunião Anual da Regional Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria, Ouro Preto, 2014. p. 260-265.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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32. | | MIURA, A. K.; FORMAGGIO, A. R.; SHIMABUKURO, Y. E.; ANJOS, S. D. dos; LUIZ, A. J. B. Avaliação de áreas potenciais ao cultivo de biomassa para produção de energia e uma contribuição de sensoriamento remoto e sistemas de informações geográficas. Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 31, n. 3, p. 607-620, maio/jun. 2011.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado; Embrapa Meio Ambiente. |
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33. | | SCHULTZ, B.; FORMAGGIO, A. R.; EBERHARDT, I. D. R.; SANCHES, I. D.; OLIVEIRA, J. C. de; LUIZ, A. J. B. Classificação orientada a objetos em imagens multitemporais ladsat aplicada na identificação de cana-de-açúcar e soja. Revista Brasileira de Cartografia, v. 68, n. 1, p. 131-143, 2016.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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37. | | EBERHARDT, I. D. R.; LUIZ, A. J. B.; FORMAGGIO, A. R.; SANCHES, I. D.; SCHULTZ, B.; TRABAQUINI, K. Detecção de áreas agrícolas em tempo quase real (DATQuaR). In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 17., 2015, João Pessoa. Anais... São José dos Campos: INPE, 2015. p. 5650-5657.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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38. | | TRABAQUINI, K.; LUIZ, A. J. B.; EBERHARDT, I. D. R.; SCHULTZ, B.; FORMAGGIO, A. R.; ATZBERGER, C. Metodologia para monitoramento agrícola com emprego de imagens orbitais e amostragem estatística. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 17., 2015, João Pessoa. Anais... São José dos Campos: INPE, 2015. p. 4482-4489.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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39. | | LUIZ, A. J. B.; FORMAGGIO, A. R.; EPIPHANIO, J. C. N.; ARENAS-TOLEDO, J. M; GOLTZ, E.; BRANDÃO, D. Estimativa amostral objetiva de área plantada regional, apoiada em imagens de sensoriamento remoto. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 47, n. 9, p. 1279-1287, 2012.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Unidades Centrais. |
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40. | | EPIPHANIO, R. D. V.; FORMAGGIO, A. R.; RUDORFF, B. F. T.; MAEDA, E. E.; LUIZ, A. J. B. Estimating soybean crop areas using spectral-temporal surfaces derived from MODIS images in Mato Grosso, Brazil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF v. 45, n. 1, p. 72-80, 2010.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Unidades Centrais. |
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