Título:	Classificação de áreas algodoeiras utilizando séries temporais de imagens Modis.
Autoria:	WERNER, J. P. S. OLIVEIRA, S. R. de M. ESQUERDO, J. C. D. M.
Afiliação:	JOÃO PAULO SAMPAIO WERNER, Feagri/Unicamp, Bolsista CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA.
Ano de publicação:	2017
Referência:	In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPCUÁRIA, 13., 2017, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2017.
Páginas:	p. 34-38.
Conteúdo:	Resumo: O objetivo deste trabalho foi classificar áreas com o cultivo de algodão no estado de Mato Grosso. Foram utilizados dados de referência terrestre e uma série temporal de imagens de índices vegetativos do sensor Modis. A partir da série temporal de imagens, foram gerados perfis espectro-temporais e extraídas 11 métricas fenológicas em imagens de decomposição. A partir dessas métricas fenológicas, a técnica de indução de árvore de decisão foi aplicada para gerar regras de classificação que, posteriormente, foram utilizadas para separar as áreas com cultivo de algodão de outras coberturas vegetais. Os resultados encontrados, utilizando os índices de vegetação (NDVI e EVI) obtidos de séries temporais de imagens, demonstraram a capacidade dos modelos para discriminar áreas de algodão de outras culturas.
Thesagro:	Algodão
NAL Thesaurus:	Vegetation index
Palavras-chave:	Índice de vegetação Métricas tecnológicas Mineração de dados Data mining
ISBN:	978-85-7035-761-8
Notas:	Editores técnicos: Giampaolo Queiroz Pellegrino, Luciana Guilherme Sacomani Zenerato, Maria Fernanda Moura, Maria Giulia Croce, Poliana Fernanda Giachetto.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)