Classificação de áreas algodoeiras utilizando séries temporais de imagens Modis.

WERNER, J. P. S.; OLIVEIRA, S. R. de M.; ESQUERDO, J. C. D. M.

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.author	WERNER, J. P. S.
dc.contributor.author	OLIVEIRA, S. R. de M.
dc.contributor.author	ESQUERDO, J. C. D. M.
dc.date.accessioned	2018-01-12T23:16:01Z	-
dc.date.available	2018-01-12T23:16:01Z	-
dc.date.created	2018-01-10
dc.date.issued	2017
dc.identifier.citation	In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPCUÁRIA, 13., 2017, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2017.
dc.identifier.isbn	978-85-7035-761-8
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1084896	-
dc.description	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.
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Índice de vegetação
dc.subject	Métricas tecnológicas
dc.subject	Mineração de dados
dc.subject	Data mining
dc.title	Classificação de áreas algodoeiras utilizando séries temporais de imagens Modis.
dc.type	Artigo em anais e proceedings
dc.date.updated	2020-01-21T11:11:11Z	pt_BR
dc.subject.thesagro	Algodão	pt_BR
dc.subject.nalthesaurus	Vegetation index	pt_BR
dc.description.notes	Editores técnicos: Giampaolo Queiroz Pellegrino, Luciana Guilherme Sacomani Zenerato, Maria Fernanda Moura, Maria Giulia Croce, Poliana Fernanda Giachetto.
dc.format.extent2	p. 34-38.
riaa.ainfo.id	1084896
riaa.ainfo.lastupdate	2020-01-21 -02:00:00
dc.contributor.institution	JOÃO PAULO SAMPAIO WERNER, Feagri/Unicamp, Bolsista CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA.
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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