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| Registros recuperados : 255 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
06/09/2006 |
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Data da última atualização: |
12/03/2024 |
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Autoria: |
ANTUNES, J. F. G.; ZULLO JÚNIOR, J. |
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Afiliação: |
JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; JURANDIR ZULLO JÚNIOR. |
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Título: |
Aplicação de lógica fuzzy para estimativa de área plantada da cultura de soja utilizando imagens AVHRR-NOAA. |
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Ano de publicação: |
2006 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 35., 2006, João Pessoa. Agroenergia e desenvolvimento tecnológico: programa final: caderno de resumos. João Pessoa: SBEA, 2006. |
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Páginas: |
p. 33. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
CONBEA 2006. |
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Conteúdo: |
A estimativa precisa com antecedência à época da colheita de áreas plantadas de soja é de fundamental importância para a economia brasileira. Com o recente avanço tecnológico na obtenção de dados por sensoriamento remoto orbital é possível melhorar a previsão de safras, diminuindo cada vez mais o nível de subjetividade. As imagens AVHRR-NOAA de elevada repetitividade temporal, têm sido utilizadas para o monitoramento agrícola. Porém, a sua baixa resolução espacial faz com que possa ocorrer a mistura espectral das classes de cobertura do solo dentro de um mesmo pixel e isso pode acarretar problemas de imprecisão na estimativa de área plantada. O objetivo do trabalho é desenvolver uma metodologia de classificação automática baseada em lógica fuzzy utilizando índices de vegetação de imagens AVHRR-NOAA para estimar a área plantada de soja no nível sub-pixel. Para oito municípios produtores de soja da região oeste do Estado do Paraná, foi possível obter a estimativa de área no final de janeiro de 2004, com antecedência em relação à época da colheita, ao contrário dos levantamentos oficiais que se estendem até o final da safra, além de utilizarem dados subjetivos vindos do campo. As estimativas de área de soja baseadas em classificação fuzzy mostraram-se altamente correlacionadas com as estimativas oficiais, com o nível de erro relativo aceitável. |
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Palavras-Chave: |
Classificação de imagens; Previsão de safras. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto; Soja. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/263169/1/RA-Aplicacao-logica-fuzzy-CONBEA-2006.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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