Data/hora: 19/06/2024 16:59:09

Biblioteca(s): 	Embrapa Territorial.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Anais de Congresso	
Data corrente: 	28/10/2015	
Data da última atualização: 	17/03/2016	
Autoria: 	BENSUASKI, P. P.; ARAUJO, L. S. de; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; SANTOS, V. C.; VICENTE, L. E.	
Afiliação: 	PAOLLA PIERIN BENSUASKI, ESTAGIÁRIA CNPM; LUCIANA SPINELLI DE ARAUJO, CNPM; DANIEL GOMES DOS SANTOS W LOEBMANN, CNPM; VINÍCIUS CASTILHO SANTOS, ESTAGIÁRIO CNPM; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPM.	
Título: 	Potencial de aplicação do algoritmo Spectral Angle Mapper (SAM) em imagens Landsat para discriminação de áreas de seringueira.	
Ano de publicação: 	2015	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 9., 2015. Anais... Campinas: IAC, 2015.	
Páginas: 	8 p.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial de aplicação do algoritmo Spectral Angle Mapper (SAM) em imagens OLI/Landsat para a discriminação de áreas de seringueira na região noroeste do Estado de São Paulo. Na imagem, amostras dos alvos dominantes da paisagem foram empregadas para gerar a classificação SAM. Com base em pontos coletados em trabalho de campo, a classificação das áreas de seringueira foi analisada com 33,3% de acertos, 51,3% de erros aceitáveis e 15,4% de erros não aceitáveis, o que é um resultado satisfatório para a análise exploratória realizada.	
Palavras-Chave: 	Classificação; Spectral Angle Mapper (SAM).	
Thesagro: 	Hevea Brasiliensis; Seringueira.	
Thesaurus Nal: 	Landsat.	
Categoria do assunto: 	P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/131976/1/4585.pdf	
Registro original: 	Embrapa Territorial (CNPM)	
Exemplares: 	CNPM - (4584-1) - UPC - AA - DD - 15/086 - AA - 2015.086 - DIS