Título:	Classificação dos níveis de degradação de pastagens em municípios paulistas por meio da combinação de bandas espectrais OLI/Landsat-8 e 9 e MSI/Sentinel-2.
Autoria:	BERNARDO, E. S. SILVEIRA, H. L. F. da RODRIGUES, C. A. G. FRANZIN, J. P. RONQUIM, C. C.
Afiliação:	ELLEN SANTOS BERNARDO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; HILTON LUIS FERRAZ DA SILVEIRA, CNPM; CRISTINA APARECIDA GONCALVES RODRIG, CNPM; JOSE PAULO FRANZIN, CNPM; CARLOS CESAR RONQUIM, CNPM.
Ano de publicação:	2023
Referência:	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 17., 2023, Campinas. Anais [...]. Campinas: Embrapa Territorial, 2023.
Páginas:	11 p.
Conteúdo:	RESUMO: As ferramentas de SIG estão em constante ascensão e desenvolvimento, fazendo com que as áreas de planejamento e mapeamento sejam amparadas com melhores análises e resoluções de cunho socioeconômico. O objetivo deste trabalho foi analisar, através de técnicas de sensoriamento remoto e informações baseadas em campo, a degradação da pastagem nos municípios de Brotas e São Carlos/SP. Os dados usados para o desenvolvimento do trabalho foram as imagens dos satélites OLI/Landsat-8-9 e MSI/Sentinel-2, de onde foram feitas classificações acerca da degradação da pastagem local, utilizando a técnica supervisionada. A partir disso, o algoritmo Random Forest foi usado com base nas combinações das bandas espectrais de cada satélite, juntamente com os índices de vegetação NDVI e SAVI. Posteriormente, com o cálculo do índice kappa, os melhores resultados de concordância com a coleta in situ puderam ser observados nas combinações de raster NDVI+B4+B5 e SAVI+B4+B8 para Landsat e Sentinel, respectivamente.
Thesagro:	Sensoriamento Remoto
Palavras-chave:	Índice de vegetação Mapeamento Random Forest
ISSN:	2965-2812
Notas:	CIIC 2023. Nº 23502.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPM)