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Biblioteca(s): | Embrapa Territorial; Embrapa Unidades Centrais.
Data corrente: | 23/11/2012
Data da última atualização: | 03/12/2012
Autoria: | VICENTE, L. E.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; VICTORIA, D. de C.; GARCON, E. A. M.; BOLFE, E. L.; ANDRADE, R. G.; SILVA, G. B. S. da.
Afiliação: | LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPM; DANIEL GOMES DOS SANTOS W LOEBMANN, CNPM; DANIEL DE CASTRO VICTORIA, CNPM; EDLENE APARECIDA MONTEIRO GARCON, CNPM; EDSON LUIS BOLFE, CNPM; RICARDO GUIMARAES ANDRADE, CNPM; GUSTAVO BAYMA SIQUEIRA DA SILVA, CNPM.
Título: | Séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation e algoritmo SAM aplicados ao mapeamento de cana-de-açúcar.
Ano de publicação: | 2012
Fonte/Imprenta: | Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasilia, DF, v. 47, n. 9, p. 1337-1345, set. 2012.
Idioma: | Português
Conteúdo: | O objetivo deste trabalho foi avaliar o mapeamento de área de cana-de-açúcar por meio de série temporal, de seis anos de dados do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), oriundos do sensor Vegetation, a bordo do satélite "système pour l'observation de la Terre" (SPOT). Três classes de cobertura do solo (cana-de-açúcar, pasto e floresta), do Estado de São Paulo, foram selecionadas como assinaturas espectro-temporais de referência, que serviram como membros extremos ("endmembers") para classificação com o algoritmo "spectral angle mapper" (SAM). A partir desta classificação, o mapeamento da área de cana-de-açúcar foi realizado com uso de limiares na imagem-regra do SAM, gerados a partir dos valores dos espectros de referência. Os resultados mostram que o algoritmo SAM pode ser aplicado a séries de dados multitemporais de resolução moderada, o que permite eficiente mapeamento de alvo agrícola em escala mesorregional. Dados oficiais de áreas de cana-de-açúcar, para as microrregiões paulistas, apresentam boa correlação (r2 = 0,8) com os dados obtidos pelo método avaliado. A aplicação do algoritmo SAM mostrou ser útil em análises temporais. As séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation podem ser utilizadas para mapeamento da área de cana-de-açúcar em baixa resolução.
Palavras-Chave: | Agricultural remote sensing; Análise temporal; Crop forecasting; Linear spectral mixture model; Modelo linear de mistura espectral; Previsão de safras; Sensoriamento remoto agrícola; Temporal analysis.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/70659/1/VicentePAB.pdf
Registro original: | Embrapa Territorial (CNPM)

Exemplares:

CNPM - (3434-1) - UPC - AP - PP - 12/051 - AP - 2012.051 - DIS
AI-SEDE - (54097-1) - UPE - AP - PP - 630.72081 - P474 -  - DIS