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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
Data corrente: |
02/08/2018 |
Data da última atualização: |
02/08/2018 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
FRIEDEL, M. J.; BUSCEMA, M.; VICENTE, L. E.; IWASHITA, F.; KOGA-VICENTE, A. |
Afiliação: |
MICHAEL J FRIEDEL, Hydrogeology Department - GNS Science; MASSIMO BUSCEMA, University of Colorado; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPMA; FABIO IWASHITA, University of Florence; ANDREA KOGA-VICENTE, CEPAGRI-UNICAMP. |
Título: |
Mapping fractional landscape soils and vegetation components from Hyperion satellite imagery using an unsupervised machine-learning workflow. |
Ano de publicação: |
2018 |
Fonte/Imprenta: |
International Journal of Digital Earth, v. 11, n. 7, p. 670-690, 2018. |
ISSN: |
1753-8955 |
DOI: |
https://doi.org/10.1080/17538947.2017.1349841 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
An unsupervised machine-learning workflow is proposed for estimating fractional landscape soils and vegetation components from remotely sensed hyperspectral imagery. The workflow is applied to EO-1 Hyperion satellite imagery collected near Ibirací, Minas Gerais, Brazil. The proposed workflow includes subset feature selection, learning, and estimation algorithms. Network training with landscape feature class realizations provide a hypersurface from which to estimate mixtures of soil (e.g. 0.5 exceedance for pixels: 75% clay-rich Nitisols, 15% iron-rich Latosols, and 1% quartz-rich Arenosols) and vegetation (e.g. 0.5 exceedance for pixels: 4% Aspen-like trees, 7% Blackberry-like trees, 0% live grass, and 2% dead grass). The process correctly maps forests and iron-rich Latosols as being coincident with existing drainages, and correctly classifies the clay-rich Nitisols and grasses on the intervening hills. These classifications are independently corroborated visually (Google Earth) and quantitatively (random soil samples and crossplots of field spectra). Some mapping challenges are the underestimation of forest fractions and overestimation of soil fractions where steep valley shadows exist, and the under representation of classified grass in some dry areas of the Hyperion image. These preliminary results provide impetus for future hyperspectral studies involving airborne and satellite sensors with higher signal-to-noise and smaller footprints. |
Palavras-Chave: |
Machine learning. |
Thesagro: |
Satélite; Sensoriamento Remoto; Solo; Vegetação. |
Thesaurus Nal: |
Hyperspectral imagery; Remote sensing; Soil; Vegetation cover. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 02406naa a2200301 a 4500 001 2093828 005 2018-08-02 008 2018 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a1753-8955 024 7 $ahttps://doi.org/10.1080/17538947.2017.1349841$2DOI 100 1 $aFRIEDEL, M. J. 245 $aMapping fractional landscape soils and vegetation components from Hyperion satellite imagery using an unsupervised machine-learning workflow.$h[electronic resource] 260 $c2018 520 $aAn unsupervised machine-learning workflow is proposed for estimating fractional landscape soils and vegetation components from remotely sensed hyperspectral imagery. The workflow is applied to EO-1 Hyperion satellite imagery collected near Ibirací, Minas Gerais, Brazil. The proposed workflow includes subset feature selection, learning, and estimation algorithms. Network training with landscape feature class realizations provide a hypersurface from which to estimate mixtures of soil (e.g. 0.5 exceedance for pixels: 75% clay-rich Nitisols, 15% iron-rich Latosols, and 1% quartz-rich Arenosols) and vegetation (e.g. 0.5 exceedance for pixels: 4% Aspen-like trees, 7% Blackberry-like trees, 0% live grass, and 2% dead grass). The process correctly maps forests and iron-rich Latosols as being coincident with existing drainages, and correctly classifies the clay-rich Nitisols and grasses on the intervening hills. These classifications are independently corroborated visually (Google Earth) and quantitatively (random soil samples and crossplots of field spectra). Some mapping challenges are the underestimation of forest fractions and overestimation of soil fractions where steep valley shadows exist, and the under representation of classified grass in some dry areas of the Hyperion image. These preliminary results provide impetus for future hyperspectral studies involving airborne and satellite sensors with higher signal-to-noise and smaller footprints. 650 $aHyperspectral imagery 650 $aRemote sensing 650 $aSoil 650 $aVegetation cover 650 $aSatélite 650 $aSensoriamento Remoto 650 $aSolo 650 $aVegetação 653 $aMachine learning 700 1 $aBUSCEMA, M. 700 1 $aVICENTE, L. E. 700 1 $aIWASHITA, F. 700 1 $aKOGA-VICENTE, A. 773 $tInternational Journal of Digital Earth$gv. 11, n. 7, p. 670-690, 2018.
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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Registros recuperados : 24 | |
1. | | VICENTE, L. E.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; VICTORIA, D. de C.; KOGA-VICENTE, A. Monitoring of agricultural land use in São Paulo State - Brazil using geotechnology approach. In: INTERNATIONAL CONSORTIUM ON APPLIED BIOECONOMY RESEARCH, 16.; SEMINAR EAAE, 128., 2012, Ravello, Italy. Anais... Ravello: CABR, 2012. 14 p.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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6. | | ROGGIA, S.; BUENO, A. de F.; OLIVEIRA, M. C. N. de; GREGO, C. R.; KOGA-VICENTE, A.; VICENTE, L. E. Aplicação localizada de parasitoide de ovos e inseticida químico para o manejo do percevejo Euschistus heros em soja. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 9., 2022, Foz do Iguaçu. Desafios para a produtividade sustentável no Mercosul: resumos. Brasília, DF: Embrapa, 2022. p. 98.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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8. | | PORTINHO, J. L.; GOMES, A. C. C.; KOGA-VICENTE, A.; MANZATTO, C. V.; MILANI, F. C. C.; ARAUJO, L. S. de; VICENTE, L. E. An interactive webgis platform for enhanced support of integrated environmental management of aquaculture. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. Artigo 96069. p. 1-4.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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9. | | ALFONSI, W. M. V.; COLTRI, P. P.; ZULLO JÚNIOR, J.; PATRÍCIO, F. R. A.; GONÇALVES, R. R. do V.; SHINJI, K.; ALFONSI, E. L.; KOGA-VICENTE, A. Geographical distribution of the incubation period of coffee leaf rust in climate change scenarios. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 54, e00273, jan.-dez. 2019. Título em português: Distribuição geográfica do período de incubação da ferrugem do cafeeiro em cenários de mudanças climáticas.Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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10. | | PEROSA, B. B.; MANZATTO, C. V.; VICENTE, L. E.; KOGA-VICENTE, A.; ARAUJO, L. S. de; ASSAD, E. D.; GURGEL, A. Emissões de gases do efeito estufa pela agricultura de baixa emissão de carbono. Agroanalysis, v. 40, n. 5, p. 29-31, maio 2020.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 4 |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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11. | | PEROSA, B. B.; MANZATTO, C. V.; VICENTE, L. E.; KOGA-VICENTE, A.; ARAUJO, L. S. de; ASSAD, E. D.; GURGEL, A. da C. Emissões de gases do efeito estufa pela agricultura de baixa emissão de carbono. Agroanalysis, v. 40, n. 5, p. 29-31, mai. 2020.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 4 |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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12. | | ZULLO JÚNIOR, J.; MACEDO JÚNIOR, C.; EVANGELISTA, B. A.; PINTO, H. S.; MARIN, F. R.; ASSAD, E. D.; KOGA-VICENTE, A. Riscos climáticos da cultura da cana-de-açúcar. In: BAENINGER, R.; ZULLO JUNIOR, J.; AIDAR, T.; PERES, R. G. (Org.). Regiões canavieiras. Campinas: Unicamp, 2013. p. 63-78. (Por dentro do Estado de São Paulo, 6).Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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13. | | KOGA-VICENTE, A.; VICENTE, L. E.; ROGGIA, S.; ARAUJO, L. S. de; CRECCI, C. V.; SILVA, A. F. da; GUERRERO, J. V. Elaboração de biblioteca espectral de soja (Glycine max) em ambiente de rede colaborativa utilizando o sistema AgroTag. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. Ref. 156004. p. 1806-1809.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Soja. |
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14. | | VICENTE, L. E.; SILVA, A. F. da; BUENO, A. de F.; KOGA-VICENTE, A.; ARAUJO, L. S. de; MACIEL, R. M. A.; ROGGIA, S. Dados hiperespectrais de variedades de soja sob diferentes tempos de ataque do percevejo Euschistus heros. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. Ref. 155756. p. 960-963.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Soja. |
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15. | | PORTINHO, J. L.; GOMES, A. C. C.; KOGA-VICENTE, A.; MILANI, F. C. C.; PENTEAN, R. P.; MANZATTO, C. V.; ARAUJO, L. S. de; VICENTE, L. E. The pathways influence of agricultural expansion on water quality of fish farming in Ilha Solteira reservoir, São Paulo, Brazil. Aquaculture, v. 536, article 736405, 2021.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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16. | | GAROFALO, D. F. T.; KONDO, V. Y.; VICENTE, L. E.; SILVA, M. G. da; KOGA-VICENTE, A.; RAMOS, N. P.; PACKER, A. P. Pre-harvesting biomass burning for sugarcane crop: comparing emission factors for realist results. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. Ref. 96710. p. 1-4.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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17. | | PORTINHO, J. L.; SILVA, M. S. G. M. e; QUEIROZ, J. F. de; BARROS, I. de; GOMES, A. C. C.; RUOCCO, A. M. C.; LOSEKANN, M. E.; KOGA-VICENTE, A.; ARAUJO, L. S. de; VICENTE, L. E.; RODRIGUES, G. S. Indicadores para avaliação de boas práticas de manejo na produção de tilápia em tanques-rede. Jaguariúna: Embrapa Meio Ambiente, 2021. 46 p. il. color. (Embrapa Meio Ambiente. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 92).Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite; Embrapa Meio Ambiente. |
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18. | | PORTINHO, J. L.; GOMES, A. C. C.; KOGA-VICENTE, A.; SILVA, M. S. G. M. e; ARAUJO, L. S. de; MANZATTO, C. V.; PEROSA, B. B.; VICENTE, L. E.; RODRIGUES, G. S. Indicadores de boas práticas de manejo na aquicultura. Agroanalysis, v. 40, n. 2, p. 31-32, fev. 2020.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 4 |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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19. | | PORTINHO, J. L.; SILVA, M. S. G. M. e; QUEIROZ, J. F. de; BARROS, I. de; GOMES, A. C. C.; LOSEKANN, M. E.; KOGA-VICENTE, A.; ARAUJO, L. S. de; VICENTE, L. E.; RODRIGUES, G. S. Integrated indicators for assessment of best management practices in tilapia cage farming. Aquaculture, v. 545, 737136, 2021.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite; Embrapa Meio Ambiente. |
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20. | | KOGA-VICENTE, A.; SILVA, A. F. da; BIELENKI JUNIOR, C.; GUERRERO, J. V.; PIQUEIRA, J. R. C.; ARAUJO, L. S. de; MATTOS, S. H. V. L. de; VICENTE, L. E. Medidas de complexidade baseadas em entropia informacional aplicadas à imagem Landsat 8 (OLI) para estimativa de transparência da água. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. Ref. 155713. p. 825-828.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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