Título:	Uso de dados OLI/Landsat-8 e 9 e MSI/Sentinel-2 na classificação dos níveis de degradação de pastagens em Corumbataí-SP.
Autor:	SOUZA, I. C. DE SILVEIRA, H. L. F. da RODRIGUES, C. A. G. SCARAZATTI, B. RONQUIM, C. C.
Afiliación:	IZABELA CHIARATO DE SOUZA, BOLSISTA CNPM; HILTON LUIS FERRAZ DA SILVEIRA, CNPM; CRISTINA APARECIDA GONCALVES RODRIG, CNPM; BRUNO SCARAZATTI, CNPM; CARLOS CESAR RONQUIM, CNPM.
Año:	2022
Referencia:	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 16., 2022, Campinas. Anais... Campinas: Instituto Agronômico, 2022.
Páginas:	p. 1-12.
Descripción:	RESUMO: O sensoriamento remoto é uma área em constante ascensão como ferramenta de planejamento, mapeamento e soluções para diversos segmentos de interesse socioeconômico. O objetivo deste trabalho foi analisar, usando materiais e técnicas do sensoriamento remoto e informações de campo, a degradação da pastagem no município de Corumbataí/SP. Para tanto, foram utilizadas imagens dos satélites Landsat-8 e 9 com o sensor OLI e Sentinel-2 com o sensor MSI. Foram feitas classificações usando a técnica supervisionada, algoritmo de máxima verossimilhança e do Random Forests com quatro distintas combinações de bandas de cada satélite, juntamente com os índices de vegetação NDVI e SAVI. Os resultados foram avaliados através do índice kappa e apresentaram melhor concordância com a coleta in situ na combinação de raster SAVI+B4+B5 para o Landsat e SAVI+B4+B8 para o Sentinel.
Thesagro:	Sensoriamento Remoto
Palabras clave:	Índice de vegetação Mapeamento Random Forests
ISBN:	978-65-88414-07-1
Notas:	Evento online. CIIC 2022. Nº 22503.
Tipo de Material:	Artigo em anais e proceedings
Acceso:	openAccess
Aparece en las colecciones:	Artigo em anais de congresso (CNPM)