Data/hora: 24/06/2024 14:59:22

Biblioteca(s): 	Embrapa Unidades Centrais.	
Data corrente: 	11/10/2010	
Data da última atualização: 	19/04/2018	
Autoria: 	SILVA, G. B. S. da; FORMAGGIO, A. R.; SHIMABUKURO, Y. E.; ADAMI, M.; SANO, E. E.	
Afiliação: 	Gustavo Bayma Siqueira da Silva, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; Antonio Roberto Formaggio, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; Yosio Edemir Shimabukuro, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; Marcos Adami, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; EDSON EYJI SANO, CPAC.	
Título: 	Discriminação da cobertura vegetal do Cerrado matogrossense por meio de imagens MODIS.	
Ano de publicação: 	2010	
Fonte/Imprenta: 	Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 45, n. 2, p. 186-194, fev. 2010	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Título em inglês: Discrimination of Cerrado vegetation cover in the state of Mato Grosso using MODIS images.	
Conteúdo: 	O objetivo do presente trabalho foi avaliar o potencial de uso do modelo linear de mistura espectral (MLME), aplicado em imagens "MODIS), para discriminar as classes de cobertura vegetal natural e antropogênica do Cerrado matogrossense. O monitoramento do bioma Cerrado está se tornando muito importante devido à sua forte antropização, principalmente nas últimas quatro décadas. Nesse contexto, o sensor MODIS apresenta-se como opção devido à sua alta resolução temporal. Entretanto, considerando sua moderada resolução espacial, é indicada a decomposição de sua resposta espectral. O MLME apresenta-se como uma técnica viável, pois permite estimar o percentual dos componentes do pixel. Os dados utilizados nos perfis temporais das classes corresponderam às seguintes imagens fração do MLME: vegetação, solo e sombra. A discriminação das classes naturais e antropogênicas foi avaliada por meio do cálculo da distância Mahalanobis e apresentada por meio de dendrogramas. As imagens fração permitem análises de séries temporais na caracterização espacial e temporal das classes. As imagens fração solo e sombra, na estação seca, apresentam melhores resultados na discriminação das classes selecionadas. Para discriminação de classes com composições florísticas semelhantes, são indicadas as imagens fração da estação chuvosa.	
Palavras-Chave: 	Análise temporal; Linear spectral mixture model; Modelo linear de mistura espectral; Temporal analysis.	
Thesagro: 	Sensoriamento remoto.	
Thesaurus Nal: 	Remote sensing.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/105857/1/Discriminacao.pdf	
Registro original: 	Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)	
Exemplares: 	AI-SEDE - (48283-1) - UPE - AP - PP - 630.72081 - P474 -  - DIS