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Registros recuperados : 18 | |
1. | | DALPOSSO, G. H.; OPAZO, M. A. U.; MERCANTE, E.; LAMPARELLI, R. A. C.; ROCHA, J. V. Autocorrelação espacial do índice NDVI de imagens TM para cultura da soja no Oeste Paranaense, no ano agrícola 2004/2005. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 14., 2009, Natal. Anais... São José dos Campos: INPE, 2009. p. 1299-1306. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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3. | | ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E.; ROCHA, J. V.; ZULLO JÚNIOR, J. Análise de trajeto de um gasoduto utilizando sistema de informação geográfica. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 33., 2004, São Pedro, SP. A inserção da engenharia agrícola em projetos nacionais: anais. Campinas: Unicamp, Faculdade de Engenharia Agrícola: Embrapa Informática Agropecuária, 2004. 1 CD-ROM. CONBEA 2004. Editores: Paulo Graziano Magalhães, Raquel Gonçalves e Ana Paula Montagner. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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9. | | GRZEGOZEWSKI, D. M.; JOHANN, J. A.; URIBE-OPAZO, M. A.; MERCANTE, E.; COUTINHO, A. C. Mapping soya bean and corn crops in the State of Paraná, Brazil, using EVI images from the MODIS sensor. International Journal of Remote Sensing, Basingstoke, v. 37, n. 6, p. 1257-1275, 2016. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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10. | | MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; ROCHA, J. V. da; LAMPARELLI, R. A. C. Simulação do traçado de um gasoduto utilizando análise de múltiplos critérios. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 33., 2004, São Pedro, SP. A inserção da engenharia agrícola em projetos nacionais: caderno de resumos. Campinas: Unicamp, Feagri: Embrapa Informática Agropecuária, 2004. p. 145. CONBEA 2004. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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11. | | OLDONI, 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. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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12. | | ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E.; ESQUERDO, J. C. D. M.; LAMPARELLI, R. A. C.; ROCHA, J. V. Estimativa de área de soja por classificação de imagens normalizada pela matriz de erros. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 47, n. 9, p. 1288-1294, set. 2012. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Unidades Centrais. |
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14. | | BECKER, W. R.; RICHETTI, J.; MERCANTE, E.; ESQUERDO, J. C. D. M.; SILVA JUNIOR, C. A. da; PALUDO, A.; JOHANN, J. A. Agricultural soybean and corn calendar based on moderate resolution satellite images for southern Brazil. Semina: Ciências Agrárias, v. 41, n. 5, p. 2419-2428, 2020. Suplemento 1. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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16. | | CATTANI, 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. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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17. | | SILVA, 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. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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18. | | CAON, 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. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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Registros recuperados : 18 | |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
06/02/2017 |
Data da última atualização: |
07/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
GRZEGOZEWSKI, D. M.; JOHANN, J. A.; URIBE-OPAZO, M. A.; MERCANTE, E.; COUTINHO, A. C. |
Afiliação: |
DENISE MARIA GRZEGOZEWSKI, Unioeste; JERRY ADRIANI JOHANN, Unioeste; MIGUEL ANGEL URIBE-OPAZO, Unioeste; ERIVELTO MERCANTE, Unioeste; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA. |
Título: |
Mapping soya bean and corn crops in the State of Paraná, Brazil, using EVI images from the MODIS sensor. |
Ano de publicação: |
2016 |
Fonte/Imprenta: |
International Journal of Remote Sensing, Basingstoke, v. 37, n. 6, p. 1257-1275, 2016. |
DOI: |
10.1080/01431161.2016.1148285 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
This study aimed to map, separate, and estimate soya bean and corn crop areas in Paraná State, Brazil, in the harvest years 2012/13 and 2013/14, using the enhanced vegetation index (EVI) images from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor. Thus, two methodologies were integrated, the first considering heterogeneity on the dates of crop cycles, the scenes required to generate images of minimum and maximum vegetation indexes, creating a colour composite red, green, and blue (RGB), and identifying two cultures simultaneously. In the second methodology, soya bean and corn were identified and mapped using the selection of pure pixels and the supervised classification algorithm Spectral Angle Mapper (SAM). In order to avoid overlapping areas, we multiplied the results from the first and second methodologies to obtain the final separation. The final validation of the mapping was compared to official data, identifying high correlation to crops. Based on Medium-Resolution Linear Imaging Self-Scanner (LISS-III) and Land Remote Sensing Satellite (Landsat-8) images, the similarity of global accuracy (GA) and kappa accuracy indices was determined, being classified as good and excellent, respectively. It showed that the use of the two consortium methodologies for separation and overlap elimination of these crops in the state of Paraná was efficient. |
Palavras-Chave: |
Annual agriculture; Grãos de soja; Índice de vegetação; Soya bean. |
Thesagro: |
Agricultura; Mapa; Milho; Soja. |
Thesaurus NAL: |
Agriculture; Corn; Soybeans; Time series analysis; Vegetation index. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 02372naa a2200337 a 4500 001 2062772 005 2020-01-07 008 2016 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.1080/01431161.2016.1148285$2DOI 100 1 $aGRZEGOZEWSKI, D. M. 245 $aMapping soya bean and corn crops in the State of Paraná, Brazil, using EVI images from the MODIS sensor.$h[electronic resource] 260 $c2016 520 $aThis study aimed to map, separate, and estimate soya bean and corn crop areas in Paraná State, Brazil, in the harvest years 2012/13 and 2013/14, using the enhanced vegetation index (EVI) images from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor. Thus, two methodologies were integrated, the first considering heterogeneity on the dates of crop cycles, the scenes required to generate images of minimum and maximum vegetation indexes, creating a colour composite red, green, and blue (RGB), and identifying two cultures simultaneously. In the second methodology, soya bean and corn were identified and mapped using the selection of pure pixels and the supervised classification algorithm Spectral Angle Mapper (SAM). In order to avoid overlapping areas, we multiplied the results from the first and second methodologies to obtain the final separation. The final validation of the mapping was compared to official data, identifying high correlation to crops. Based on Medium-Resolution Linear Imaging Self-Scanner (LISS-III) and Land Remote Sensing Satellite (Landsat-8) images, the similarity of global accuracy (GA) and kappa accuracy indices was determined, being classified as good and excellent, respectively. It showed that the use of the two consortium methodologies for separation and overlap elimination of these crops in the state of Paraná was efficient. 650 $aAgriculture 650 $aCorn 650 $aSoybeans 650 $aTime series analysis 650 $aVegetation index 650 $aAgricultura 650 $aMapa 650 $aMilho 650 $aSoja 653 $aAnnual agriculture 653 $aGrãos de soja 653 $aÍndice de vegetação 653 $aSoya bean 700 1 $aJOHANN, J. A. 700 1 $aURIBE-OPAZO, M. A. 700 1 $aMERCANTE, E. 700 1 $aCOUTINHO, A. C. 773 $tInternational Journal of Remote Sensing, Basingstoke$gv. 37, n. 6, p. 1257-1275, 2016.
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