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Registros recuperados : 18 | |
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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4. | | 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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6. | | 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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13. | | 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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15. | | 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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16. | | 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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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
12/09/2006 |
Data da última atualização: |
12/03/2024 |
Autoria: |
MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; LAMPARELLI, R. A. de C.; ROCHA, J. V. |
Afiliação: |
ERIVELTO MERCANTE; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; RUBENS AUGUSTO DE CAMARGO LAMPARELLI; JANSLE VIEIRA ROCHA. |
Título: |
Estimativa de área da cultura de soja com imagens Landsat 5/TM por meio de matriz de erros. |
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 área plantada é de fundamental importância para a previsão de safras no Brasil. Dados de sensoriamento remoto podem ser utilizados para monitoramento de culturas agrícolas de interesse estratégico. Este trabalho tem como objetivo estimar a área da cultura de soja para oito municípios do Estado do Paraná, em duas safras agrícolas 2003/2004 e 2004/2005, utilizando um método baseado na matriz de erros gerada a partir da classificação supervisionada de imagens Landsat 5/TM. As classificações foram realizadas por meio dos algoritmos Paralelepípedo e Máxima Verossimilhança, dando origem ao que foi denominado de máscara de soja. As estimativas de área obtidas a partir da máscara de soja, corrigidas pela matriz de erros, apresentaram alta correlação com as estimativas de área de soja oficial. Portanto, a estimativa de área plantada utilizando dados orbitais demonstrou ser viável, uma vez que é realizada de forma objetiva, direta, apresenta menor custo e pode ser feita com antecedência em relação aos métodos convencionais. |
Palavras-Chave: |
Classificação de imagens; Índice kappa; Previsão de safras. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/9395/1/RA-Estimativa-area-CONBEA-2006.pdf
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Marc: |
LEADER 01799nam a2200205 a 4500 001 1009395 005 2024-03-12 008 2006 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aMERCANTE, E. 245 $aEstimativa de área da cultura de soja com imagens Landsat 5/TM por meio de matriz de erros. 260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 35., 2006, João Pessoa. Agroenergia e desenvolvimento tecnológico: programa final: caderno de resumos. João Pessoa: SBEA$c2006 300 $ap. 33. 500 $aCONBEA 2006. 520 $aA área plantada é de fundamental importância para a previsão de safras no Brasil. Dados de sensoriamento remoto podem ser utilizados para monitoramento de culturas agrícolas de interesse estratégico. Este trabalho tem como objetivo estimar a área da cultura de soja para oito municípios do Estado do Paraná, em duas safras agrícolas 2003/2004 e 2004/2005, utilizando um método baseado na matriz de erros gerada a partir da classificação supervisionada de imagens Landsat 5/TM. As classificações foram realizadas por meio dos algoritmos Paralelepípedo e Máxima Verossimilhança, dando origem ao que foi denominado de máscara de soja. As estimativas de área obtidas a partir da máscara de soja, corrigidas pela matriz de erros, apresentaram alta correlação com as estimativas de área de soja oficial. Portanto, a estimativa de área plantada utilizando dados orbitais demonstrou ser viável, uma vez que é realizada de forma objetiva, direta, apresenta menor custo e pode ser feita com antecedência em relação aos métodos convencionais. 653 $aClassificação de imagens 653 $aÍndice kappa 653 $aPrevisão de safras 700 1 $aANTUNES, J. F. G. 700 1 $aLAMPARELLI, R. A. de C. 700 1 $aROCHA, J. V.
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