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| Registros recuperados : 1 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
11/10/2010 |
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Data da última atualização: |
19/04/2018 |
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Autoria: |
SILVA, G. B. S. da; FORMAGGIO, A. R.; SHIMABUKURO, Y. E.; ADAMI, M.; SANO, E. E. |
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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. |
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Título: |
Discriminação da cobertura vegetal do Cerrado matogrossense por meio de imagens MODIS. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 45, n. 2, p. 186-194, fev. 2010 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em inglês: Discrimination of Cerrado vegetation cover in the state of Mato Grosso using MODIS images. |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Análise temporal; Linear spectral mixture model; Modelo linear de mistura espectral; Temporal analysis. |
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Thesagro: |
Sensoriamento remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/105857/1/Discriminacao.pdf
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Marc: |
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650 $aRemote sensing
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653 $aAnálise temporal
653 $aLinear spectral mixture model
653 $aModelo linear de mistura espectral
653 $aTemporal analysis
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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