Data/hora: 12/06/2024 00:57:10

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	06/09/2006	
Data da última atualização: 	12/03/2024	
Autoria: 	ANTUNES, J. F. G.; ZULLO JÚNIOR, J.	
Afiliação: 	JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; JURANDIR ZULLO JÚNIOR.	
Título: 	Aplicação de lógica fuzzy para estimativa de área plantada da cultura de soja utilizando imagens AVHRR-NOAA.	
Ano de publicação: 	2006	
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.	
Páginas: 	p. 33.	
Idioma: 	Português	
Notas: 	CONBEA 2006.	
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.	
Palavras-Chave: 	Classificação de imagens; Previsão de safras.	
Thesagro: 	Sensoriamento Remoto; Soja.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/263169/1/RA-Aplicacao-logica-fuzzy-CONBEA-2006.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (11267-1) - UPC - RA - PP - 630 - CON - 2006.00015 - DIS