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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSOUZA, K. R.pt_BR
dc.contributor.authorVIEIRA, T. G. C.pt_BR
dc.contributor.authorALVES, H. M. R.pt_BR
dc.contributor.authorVOLPATO, M. L.pt_BR
dc.contributor.authorANJOS, L. A. P. dospt_BR
dc.contributor.authorSOUZA, C. G.pt_BR
dc.contributor.authorANDRADE, L. N.pt_BR
dc.date.accessioned2011-10-24T11:11:11Zpt_BR
dc.date.accessioned2011-10-24T11:11:11Zpt_BR
dc.date.available2011-10-24T11:11:11Zpt_BR
dc.date.available2011-10-24T11:11:11Zpt_BR
dc.date.created2011-10-24pt_BR
dc.date.issued2011pt_BR
dc.identifier.citationIn: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 7., 2011, Araxá. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2011.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/903977pt_BR
dc.descriptionO mapeamento de áreas cafeeiras é o primeiro passo para estimar a produção e propor modelos de previsão das safras, Monitoramento ambiental e planejamento sustentável do agronegócio café. Estudos atuais descrevem metodologias de mapeamentos utilizando imagens de satélite. Recentemente foi lançado o sistema RapidEye, uma constelação de cinco satélites que carregam sensores com resolução espacial de 5 m e possibilidade de revisita na mesma área em períodos de 24 horas a 5,5 dias. O objetivo do presente estudo foi testar metodologias de classificação automática em uma imagem RapidEye visando o mapeamento de áreas cafeeiras em região de relevo fortemente ondulado. A resposta espectral da cafeicultura na imagem RapidEye apresentou-se bastante complexa em função das variáveis culturais e do ambiente. A precisão do mapeamento pelo método MAXVER editado foi considerada boa, com índice Kappa de 73%. A classe temática café foi bem mapeada por esse método. Para melhorar a qualidade do mapeamento automático de áreas cafeeiras é imprescindível o auxílio da interpretação visual e campanhas de campo para conferência da resposta espectral presentes na imagem RapidEye.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectClassificaçãopt_BR
dc.subjectSIGpt_BR
dc.titleClassificação automática de imagem do satélite rapideye para o mapeamento de áreas cafeeiras em Carmo de Minas, MG.pt_BR
dc.typeArtigo em anais e proceedingspt_BR
dc.date.updated2011-10-24T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroCafeiculturapt_BR
dc.subject.thesagroSensoriamento Remotopt_BR
riaa.ainfo.id903977pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2011-10-24pt_BR
dc.contributor.institutionKATIANE RIBEIRO SOUZA, Bolsista Embrapa Café; TATIANA GROSSI CHIQUILOFF VIEIRA, EPAMIG; HELENA MARIA RAMOS ALVES, SAPC; MARGARETE LORDELO VOLPATO, EPAMIG; LILIANY APARECIDA PEREIRA DOS ANJOS, Bolsista BIC-FAPEMIG; CAROLINA GUSMÃO SOUZA, Bolsista Embrapa Café; LIVIA NAIARA ANDRADE, Bolsista Embrapa Café.pt_BR
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (SAPC)

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