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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorSCRIVANI, R.pt_BR
dc.contributor.authorAMARAL, B. F. dopt_BR
dc.contributor.authorGONÇALVES, R. R. do V.pt_BR
dc.contributor.authorSOUSA, E. P. M. dept_BR
dc.contributor.authorZULLO JÚNIOR, J.pt_BR
dc.contributor.authorROMANI, L. A. S.pt_BR
dc.date.accessioned2015-10-01T06:49:00Z-
dc.date.available2015-10-01T06:49:00Z-
dc.date.created2014-11-21pt_BR
dc.date.issued2014pt_BR
dc.identifier.citationIn: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 5., 2014, Campo Grande, MS. Anais... São José dos Campos: INPE, 2014.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1000766pt_BR
dc.descriptionResumo. A disponibilidade de dados orbitais, aliada à necessidade crescente de monitoramento de grandes extensões e de preservação de regiões ambientalmente sensíveis, gera uma oportunidade para o desenvolvimento/adaptação de métodos computacionais. A fim de gerar informações de avaliação temporal e espacial que possam constituir importante ferramenta de planejamento e de orientação à tomada de decisão para o manejo e conservação destas áreas, o objetivo deste trabalho é propor uma abordagem baseada em métodos de agrupamento de séries de imagens de satélite para auxiliar na análise espaço-temporal da mudança do uso da terra, identificando de forma automática, com alta probabilidade de serem áreas inundáveis, floresta, culturas agrícolas e pastagem em escala regional. Séries temporais de imagens do sensor MODIS com valores dos índices de vegetação NDVI e EVI, do período de 2008/2009 a 2013/2014, foram agrupadas por meio do algoritmo K-means. Para uma avaliação da qualidade dos agrupamentos obtidos foi utilizado o coeficiente de Silhueta. Séries temporais de precipitação do satélite TRMM foram utilizadas a fim de correlacionar com os demais resultados obtidos para avaliar a pré-classificação gerada pelo método de agrupamento em anos secos, chuvosos e com distribuição de chuva diferente da normalidade. A abordagem proposta pode auxiliar no monitoramento de áreas ambientalmente sensíveis, tendo o EVI apresentado melhor desempenho em áreas de densa vegetação e concentração de água.pt_BR
dc.format1 CD-ROM.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectSensor MODISpt_BR
dc.subjectSéries temporaispt_BR
dc.subjectÍndice de vegetaçãopt_BR
dc.titleIdentificação da mudança de uso da terra usando técnicas de agrupamento de séries temporais de imagens de satélite.pt_BR
dc.typeArtigo em anais e proceedingspt_BR
dc.date.updated2020-01-22T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroSensoriamento remotopt_BR
dc.subject.nalthesaurusRemote sensingpt_BR
dc.subject.nalthesaurusTime series analysispt_BR
dc.subject.nalthesaurusVegetation indexpt_BR
dc.description.notesGeopantanal 2014.pt_BR
dc.format.extent2p. 554-563.pt_BR
riaa.ainfo.id1000766pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2020-01-22 -02:00:00pt_BR
dc.contributor.institutionRACHEL SCRIVANI, Feagri/Unicamp; BRUNO FERRAZ DO AMARAL, ICMC/USP; RENATA RIBEIRO DO VALLE GONÇALVES, Cepagri/Unicamp; ELAINE PARROS MACHADO DE SOUSA, ICMC/USP; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, Cepagri/Unicamp; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA.pt_BR
Aparece en las colecciones:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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