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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorMERCANTE, E.
dc.contributor.authorANTUNES, J. F. G.
dc.contributor.authorLAMPARELLI, R. A. C.
dc.contributor.authorROCHA, J. V.
dc.date.accessioned2022-05-17T20:37:11Z-
dc.date.available2022-05-17T20:37:11Z-
dc.date.created2006-09-05
dc.date.issued2006
dc.identifier.citationIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 35., 2006, João Pessoa. Agroenergia e desenvolvimento tecnológico: anais. João Pessoa: SBEA, 2006. Não paginado.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/2110-
dc.descriptionA área plantada é de fundamental importância para a previsão de safras no Brasil. Dados de sensoriamento remoto podem ser utilizados para monitoramento de culturas agrícolas de interesse estratégico. Este trabalho tem como objetivo estimar a área da cultura de soja para oito municípios do Estado do Paraná, em duas safras agrícolas 2003/2004 e 2004/2005, utilizando um método baseado na matriz de erros gerada a partir da classificação supervisionada de imagens Landsat 5/TM. As classificações foram realizadas por meio dos algoritmos Paralelepípedo e Máxima Verossimilhança, dando origem ao que foi denominado de máscara de soja. As estimativas de área obtidas a partir da máscara de soja, corrigidas pela matriz de erros, apresentaram alta correlação com as estimativas de área de soja oficial. Portanto, a estimativa de área plantada utilizando dados orbitais demonstrou ser viável, uma vez que é realizada de forma objetiva, direta, apresenta menor custo e pode ser feita com antecedência em relação aos métodos convencionais.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectPrevisão de safras
dc.subjectClassificação de imagens
dc.subjectÍndice kappa
dc.titleEstimativa de área da cultura de soja com imagens Landsat 5/TM por meio de matriz de erros.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroSoja
dc.subject.thesagroSensoriamento remoto
dc.subject.nalthesaurusRemote sensing
dc.subject.nalthesaurusImage analysis
dc.description.notesCONBEA 2006.
riaa.ainfo.id2110
riaa.ainfo.lastupdate2022-05-17
dc.contributor.institutionERIVELTO MERCANTE, Bolsista CNPq; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; RUBENS A. C. LAMPARELLI, Cepagri/Unicamp; JANSLE V. ROCHA, Feagri/Unicamp.
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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