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@ElectronicSource{RudorffRizRudSugVie:2006:SuReEs,
             abstract = "Este trabalho objetivou avaliar o potencial e as 
                         limita{\c{c}}{\~o}es das imagens MODIS para 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o e estimativa de {\'a}rea de soja por 
                         meio do m{\'e}todo de superf{\'{\i}}cie de resposta 
                         espectro-temporal (Spectral-Temporal Response Surface - STRS). Um 
                         mapa tem{\'a}tico das {\'a}reas com soja, oriundo da 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o de imagens Landsat do Estado do Rio 
                         Grande do Sul foi utilizado como refer{\^e}ncia para auxiliar na 
                         orienta{\c{c}}{\~a}o da amostragem dos pixels de treinamento e 
                         para a compara{\c{c}}{\~a}o dos resultados. Seis imagens 
                         compostas do sensor MODIS foram utilizadas para 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o supervisionada da {\'a}rea de soja por 
                         meio do algoritmo de m{\'a}xima verossimilhan{\c{c}}a (MAXVER) 
                         adaptado ao m{\'e}todo STRS. Os resultados foram avaliados pelo 
                         coeficiente Kappa para a totalidade da {\'a}rea em estudo e 
                         tamb{\'e}m para uma regi{\~a}o de latif{\'u}ndios e outra de 
                         minif{\'u}ndios. O m{\'e}todo STRS subestimou em 6,6% a 
                         {\'a}rea de soja, para toda a regi{\~a}o estudada, sendo que a 
                         estat{\'{\i}}stica Kappa foi de 0,503. Para as regi{\~o}es de 
                         latif{\'u}ndios e minif{\'u}ndios a {\'a}rea de soja foi 
                         superestimada em 8% (Kappa=0,424) e subestimada em 43,4% 
                         (Kappa=0,358), respectivamente. As imagens MODIS, por meio do 
                         m{\'e}todo STRS, demonstraram ter potencial para classificar a 
                         {\'a}rea de soja, principalmente em regi{\~o}es de 
                         latif{\'u}ndios. Em regi{\~o}es de minif{\'u}ndios a correta 
                         identifica{\c{c}}{\~a}o e classifica{\c{c}}{\~a}o das 
                         {\'a}reas de soja mostrou-se pouco eficiente em raz{\~a}o da 
                         baixa resolu{\c{c}}{\~a}o espacial das imagens MODIS.",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)} and {Universidade Federal de Vi{\c{c}}osa}",
               author = "Rudorff, Conrado de Moraes and Rizzi, Rodrigo and Rudorff, 
                         Bernardo Friedrich Theodor and Sugawara, Luciana Miura and Vieira, 
                         Carlos Ant{\^o}nio Oliveira",
             keywords = "sensoriamento remoto agr{\'{\i}}cola, estimativa de {\'a}rea de 
                         culturas agr{\'{\i}}colas, imagem de sat{\'e}lite.",
             language = "pt",
            publisher = "Instituto and Nacional and de and Pesquisas and Espaciais",
                  ibi = "sid.inpe.br/ePrint@80/2006/12.07.14.38",
                  url = "http://urlib.net/rep/sid.inpe.br/ePrint@80/2006/12.07.14.38",
           targetfile = "v1.pdf",
                title = "Superf{\'{\i}}cies de resposta espectro-temporal de imagens do 
                         sensor MODIS para classifica{\c{c}}{\~a}o de {\'a}rea de soja 
                         no Estado do Rio Grande do Sul",
         typeofmedium = "On-line",
                 year = "2006",
        urlaccessdate = "20 jan. 2021"
}


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