Data/hora: 07/06/2024 02:25:58

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Anais de Congresso	
Data corrente: 	26/10/2010	
Data da última atualização: 	27/01/2020	
Autoria: 	LUCIANO, A. C. dos; ABDON, M. de M.; SILVA, J. dos S. V. da.	
Afiliação: 	ANA CLÁUDIA DOS SANTOS LUCIANO, Bolsista CNPq, Estagiária CNPTIA; MYRIAN DE MOURA ABDON, Sociedade de Especialistas Latino-americanos em Sensoriamento Remoto (SELPER); JOAO DOS SANTOS VILA DA SILVA, CNPTIA.	
Título: 	Classificação de níveis de degradação de pastagem no município de Rio Negro, MS.	
Ano de publicação: 	2010	
Fonte/Imprenta: 	In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 3., 2010, Cáceres, MT. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária; São José dos Campos: INPE, 2010.	
Páginas: 	p. 681-699.	
ISBN: 	978-85-60424-05-4	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Geopantanal 2010.	
Conteúdo: 	As técnicas de sensoriamento remoto aplicadas a imagens de satélite, tem se mostrado eficientes para caracterização e monitoramento ambiental, principalmente para identificação de alvos com pequenas diferenças nas respostas espectrais. Neste contexto, para o mapeamento de diferentes níveis de degradação de pastagens são necessárias as técnicas de sensoriamento remoto associadas a levantamentos de campo. Este trabalho tem por objetivo classificar pastagens com diferentes níveis de degradação no município de Rio Negro, no Estado de Mato Grosso do Sul, utilizando fusão de imagens dos sensores CCD e HRC do satélite CBERS-2B. O mapeamento foi feito por classificação Bhattacharya, por regiões, subsidiada por segmentação e imagem raster gerada por classificador Maxver. O resultado consiste em um mapa temático de níveis de pastagens degradadas na escala 1:50.000. A alta resolução obtida da fusão de imagens e a classificação supervisionada colaboraram para melhor identificação dos diferentes níveis de degradação de pastagens. A pastagem de nível 3, que possui baixo vigor, baixa qualidade e baixa população, associado com a presença de invasoras e/ou cupins, foi a mais observada na região estudada, correspondendo a 28% da área total do município.	
Palavras-Chave: 	Cbers; Classificação de pastagem; Degradação de pastagens; Fusão de imagens; Image fusion; Pasture classification; Pasture degradation.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/23278/1/p232.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (15207-1) - UMT - AA - DD -  -  - 2010.00010 - DIS