Data/hora: 20/06/2024 02:31:20

Biblioteca(s): 	Embrapa Gado de Leite; Embrapa Territorial.	
Tipo da produção científica: 	Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento	
Data corrente: 	29/02/2024	
Data da última atualização: 	05/03/2024	
Autoria: 	SILVEIRA, H. L. F. da; ANDRADE, R. G.; RODRIGUES, C. A. G.; RONQUIM, C. C.; GALDINO, S.	
Afiliação: 	HILTON LUIS FERRAZ DA SILVEIRA, CNPM; RICARDO GUIMARAES ANDRADE, CNPGL; CRISTINA APARECIDA GONCALVES RODRIG, CNPM; CARLOS CESAR RONQUIM, CNPM; SERGIO GALDINO, CNPM.	
Título: 	Identificação do processo de degradação de pastagens plantadas em áreas de Cerrado em Mato Grosso do Sul e São Paulo usando dados do sensor OLI/ Landsat–8 e 9 e distintos classificadores.	
Ano de publicação: 	2023	
Fonte/Imprenta: 	Campinas: Embrapa Territorial, 2023.	
Páginas: 	34 p.	
Série: 	(Embrapa Territorial. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 41)	
ISSN: 	1806-3322	
Idioma: 	Português	
Notas: 	ODS 15	
Conteúdo: 	Resumo: Este trabalho objetivou identificar pastagens degradadas em duas áreas do bioma Cerrado, nos estados de Mato Grosso do Sul e São Paulo. Foram coletadas 380 amostras de campo nos anos de 2022 e 2023, que identificaram níveis de degradação que foram sintetizados em três níveis (pastagens não degradadas, em degradação e degradadas) e duas classes (pastagens em boas condições e em más condições). Para treinamento e classificação, dados do sensor OLI/Landsat–8 e 9 em datas próximas às das coletas em campo foram divididos em três conjuntos: a) apenas valores de reflectância das bandas espectrais, b) somente índices espectrais e c) bandas e índices espectrais juntos, que foram submetidos a oito classificadores. Os três melhores resultados obtidos apresentaram acurácias de 0,486, 0,709 e 0,726. A falta de pontos qualificados para pastagem não degradada influenciou negativamente no processo de seleção, assim como a inexistência de um trabalho de campo no período seco. O grande número de métricas não contribuiu necessariamente para melhorar os resultados de classificação. Uma análise do impacto da segmentação no processo de classificação é necessária em estudos futuros. A metodologia empregada não é adequada ao mapeamento de degradação de pastagens, em função dos baixos scores de acurácia obtidos.	
Palavras-Chave: 	Aprendizagem de máquina; Classificação; Imagem de satélite; Índices espectrais; Mapeamento; Selo ODS 15.	
Thesagro: 	Sensoriamento Remoto; Sistema de Informação Geográfica.	
Categoria do assunto: 	P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1162407/1/6216.pdf	
Registro original: 	Embrapa Territorial (CNPM)	
Exemplares: 	CNPM - (6216-1) - UMT - FL - DD - 23/101 - BPD - 2023.101 - DIS
CNPGL - (26284-1) - UPC - FL - DD -  -  -  - DIS