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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoOLDONI, L. V.; CATTANI, C. E. V.; MERCANTE, E.; JOHANN, J. A.; ANTUNES, J. F. G.; ALMEIDA, L. Annual cropland mapping using data mining and OLI Landsat-8. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v. 23, n. 12, p. 952-958, 2019.

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2.Imagem marcado/desmarcadoCAON, I. L.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. S.; OLDONI, L. V. Mapeamento de pastagens por meio da classificação da fusão de imagens Landsat-8/OLI e MODIS no município de São Gabriel do Oeste - MS. In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 7., 2018. Jardim. Anais... São José dos Campos: INPE, 2018. p. 686-694. Geopantanal 2018.

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3.Imagem marcado/desmarcadoOLDONI, L. V.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; CATTANI, C. E. V.; SILVA JUNIOR, C. A. da; CAON, I. L.; PRUDENTE, V. H. R. Extraction of crop information through the spatiotemporal fusion of OLI and MODIS images. Geocarto International, 2021.

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4.Imagem marcado/desmarcadoCATTANI, C. E. V.; SILVA, B. B. da; OLDONI, L. V.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M. Estimativa da evapotranspiração real diária para o município de São Gabriel do Oeste-MS utilizando imagens orbitais. Acta Iguazu, Cascavel, v. 6, n. 2, p. 13-24, 2017.

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5.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, B. B. da; CATTANI, C. E. V.; OLDONI, L. V.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M. Estimativa de evapotranspiração real diária para o município de São Gabriel do Oeste utilizando algoritmo SEBAL e imagens Landsat 8. In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 6., 2016, Cuiabá. Anais... São José dos Campos: INPE; Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 197-206. 1 CD-ROM. GeoPantanal 2016.

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6.Imagem marcado/desmarcadoCAON, I. L.; BECKER, W. R.; GANASCINI, D.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. de S.; PRUDENTE, V. H. R.; OLDONI, L. V.; ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E. Comparativo entre os classificadores RF e MAXVER, para classificação de uso e cobertura da terra, em diferentes densidades temporais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. 4 p. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del?Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. SBSR 2019.

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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  13/11/2018
Data da última atualização:  21/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  CAON, I. L.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. S.; OLDONI, L. V.
Afiliação:  IVÃ LUIS CAON, Unioeste; ERIVELTO MERCANTE, Unioeste; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; CARLOS EDUARDO VIZZOTTO CATTANI, Unioeste; ISAQUE SOUZA MENDES, Unioeste; LUCAS VOLOCHEN OLDONI, INPE.
Título:  Mapeamento de pastagens por meio da classificação da fusão de imagens Landsat-8/OLI e MODIS no município de São Gabriel do Oeste - MS.
Ano de publicação:  2018
Fonte/Imprenta:  In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 7., 2018. Jardim. Anais... São José dos Campos: INPE, 2018.
Páginas:  p. 686-694.
ISBN:  978-85-17-00094-2
Idioma:  Português
Notas:  Geopantanal 2018.
Conteúdo:  Resumo. O sensoriamento remoto mostra-se eficiente no mapeamento de grandes áreas geográficas, executado a partir de imagens orbitais. A alta resolução espacial presente em sensores tem permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre, porém a resolução temporal também se mostra importante, devido a constante mudança que ocorre nos ecossistemas. Desse modo os algoritmos de predição se mostram de grande valia, uma vez que são capazes de unir a alta resolução espacial de um sensor a alta resolução temporal de outro. O objetivo deste trabalho foi realizar o mapeamento das áreas de pastagem presentes na extensão do município de São Gabriel do Oeste - MS, bem como avaliar o desempenho de diferentes algoritmos de classificação em diferentes séries temporais, sendo uma composta apenas de imagens Landsat e outra composta de imagens geradas pelo algoritmo de predição STARFM (Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model). Sendo que o algoritmo Random Forest, na série temporal composta pelas imagens geradas pelo algoritmo STARFM e com a adição de métricas fenológicas apresentou as melhores acurácias, obtendo índice Kappa superior a 0,85 e exatidão global superior a 92,5%.
Palavras-Chave:  Classificação de imagens; Data mining; Fusão de imagens; Image classification; Image fusion; Image processing; Mineração de dados; Orbital sensor; Processamento de imagens; Sensor orbital.
Thesagro:  Sensoriamento Remoto.
Thesaurus NAL:  Image analysis; Remote sensing.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/185898/1/PL-Mapeamento-Caon-etal-Geopantanal.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
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