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Tipo de ReferênciaJournal Article
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3D76L72
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2012/12.11.16.21
Última Atualização2013:01.17.15.18.41 administrator
Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2012/12.11.16.21.16
Última Atualização dos Metadados2021:02.12.13.48.16 administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1590/S1982-21702012000200008
ISSN1413-4853
Chave de CitaçãoFranciscoAlme:2012:EvPeSt
TítuloEvaluating the performance of statistical and textural attributes for an object-based land cover classification / Avaliação de desempenho de atributos estatísticos e texturais em uma classificação de cobertura da terra baseada em objeto
Ano2012
MêsApr.-Jun.
Data de Acesso27 fev. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho3792 KiB
Área de contextualização
Autor1 Francisco, Cristiane Nunes
2 Almeida, Claudia Maria
Grupo1
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Univ Fed Fluminense, Inst Geociencias, Dept Anal Geoambiental, Campus Praia Vermelha, BR-24210310 Niteroi, RJ, Brazil.
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
RevistaBoletim de Ciências Geodésicas
Volume18
Número2
Páginas302 326
Tipo SecundárioPRE PN
Nota SecundáriaB4_ENGENHARIAS_I B2_GEOCIÊNCIAS B2_GEOGRAFIA B2_INTERDISCIPLINAR
Histórico2013-01-30 13:04:47 :: marciana -> administrator :: 2012
2021-02-12 13:48:16 :: administrator -> marciana :: 2012
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Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveSemantic Networks, Images Classification, Data Mining, ALOS SAR IMAGES.
ResumoThis paper aim at evaluating the performance of two semantic networks generated by data mining for classifying land cover using GEographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA). The first one used statistical and texture attributes, and the second network employed only statistical attributes. The attributes were extracted from ALOS/AVNIR images pan-sharpened with ALOS/PRISM. Relief information provided by the TOPODATA geomorphometric database was also used as input data. The studied area is Nova Friburgo County, with an extension of 933 km(2), located in the mountainous region of Rio de Janeiro State. The Kappa index obtained by the classification based on statistical and texture attributes was 0.81, while the result for the classification derived only from statistical attributes achieved 0.84. These values corroborate the excellent accuracy of both results. The statistical hypothesis test between the two indices at 95% confidence interval demonstrated that there is no difference between the two classification accuracies. RESUMO Este artigo tem como objetivo avaliar o desempenho de duas redes semânticas geradas por mineração de dados para a classificação de cobertura da terra por meio de análise de imagens baseada em objetos geográficos (GEographic Object-Based Image Analysis GEOBIA). Para isto, uma rede utilizou-se de descritores estatísticos e texturais, e a outra, apenas de descritores estatísticos. A base de dados foi constituída de imagens ALOS/AVNIR fusionadas com imagens ALOS/PRISM e dados de relevo provenientes do banco de dados TOPODATA. A área de estudo corresponde ao município de Nova Friburgo, com 933 km², localizado na região serrana do estado do Rio de Janeiro. O índice Kappa alcançado pela classificação baseada em árvore de decisão composta por descritores estatísticos e texturais foi de 0,81, enquanto que este valor para a classificação derivada apenas de descritores estatísticos foi de 0,84. Considerando os índices alcançados, conclui-se que ambos os resultados apresentam excelente qualidade quanto à acurácia da classificação. O teste de hipótese entre os dois índices mostra, com nível de significância de 5%, que não há diferenças entre as duas classificações quanto à acurácia. Palavras-Chave: Redes Semânticas; Classificação de Imagens; Mineração de Dados; ALOS. ABSTRACT This paper aim at evaluating the performance of two semantic networks generated by data mining for classifying land cover using GEographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA). The first one used statistical and texture attributes, and the second network employed only statistical attributes. The attributes were extracted from ALOS/AVNIR images pan-sharpened with ALOS/PRISM. Relief information provided by the TOPODATA geomorphometric database was also used as input data. The studied area is Nova Friburgo County, with an extension of 933 km², located in the mountainous region of Rio de Janeiro State. The Kappa index obtained by the classification based on statistical and texture attributes was 0.81, while the result for the classification derived only from statistical attributes achieved 0.84. These values corroborate the excellent accuracy of both results. The statistical hypothesis test between the two indices at 95% confidence interval demonstrated that there is no difference between the two classification accuracies.
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Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO.
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Tipo de ReferênciaJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3D53S8C
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.17.55.40
Última Atualização2013:01.10.13.23.39 administrator
Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.17.55.41
Última Atualização dos Metadados2020:10.01.15.57.40 administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISSN1679-8759
Rótulolattes: 3852581196429739 3 OliveiraKnLoMeCaSo:2012:SaViRi
Chave de CitaçãoOliveiraKnLoMeCaSo:2012:SaViRi
TítuloA satellite view of riverine turbidity plumes on the NE-E Brazilian coastal zone
Ano2012
MêsJuly-Set.
Data de Acesso27 fev. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho7661 KiB
Área de contextualização
Autor1 Oliveira, Eduardo Negri de
2 Knoppers, Bastiaan Adriaan
3 Lorenzzetti, Joao Antonio
4 Medeiros, Paulo Ricardo Petter
5 Carneiro, Maria Eulália
6 Souza, Weber Friederichs Landim de
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHEF
Grupo1
2
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Univ Estado Rio De Janeiro, Dept Oceanog Fis, Rio De Janeiro, RJ, Brazil.
2 Univ Fed Fluminense, Dept Geoquim, BR-24020141 Niteroi, RJ, Brazil.
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Univ Fed Alagoas, Lab Nat & Ciencias Mar, BR-57021090 Maceio, AL, Brazil.
5 Petrobras SA, Monitoramento & Avaliacao Ambiental, BR-21941915 Rio De Janeiro, RJ, Brazil
6 Inst Nacl Tecnol, Lab Metrol Analit & Quim, BR-20081312 Rio De Janeiro, RJ, Brazil
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3 loren@dsr.inpe.br
Endereço de e-Mailloren@dsr.inpe.br
RevistaBrazilian Journal of Oceanography
Volume60
Número3
Páginas283-298
Tipo SecundárioPRE PN
Nota SecundáriaB3_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_II B2_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B1_ENGENHARIAS_I B1_ENGENHARIAS_III C_ENSINO_DE_CIÊNCIAS_E_MATEMATICA B2_GEOCIÊNCIAS A2_GEOGRAFIA B1_INTERDISCIPLINAR B4_QUÍMICA B1_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS
Histórico2012-11-28 23:06:32 :: lattes -> marciana :: 2012
2013-01-10 13:23:40 :: marciana -> administrator :: 2012
2020-10-01 15:57:40 :: administrator -> marciana :: 2012
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Palavras-ChaveRRemote sensing, Landsat, Turbidity plumes, Suspended sediments, River systems, NE-E Brazil SUSPENDED SEDIMENT CONCENTRATIONS, SURFACE WATERS, MATTER TRANSPORT, NUMERICAL-MODEL, LANDSAT IMAGERY, ABROLHOS BANK, NEW-CALEDONIA, WAVE CLIMATE, PARTICULATE, ESTUARY.
ResumoTurbidity plumes of Sao Francisco, Caravelas, Doce, and Paraiba do Sul river systems, located along the NE/E Brazilian coast, are analyzed for their dispersal patterns of Total Suspended Solids (TSS) concentration using Landsat images and a logarithmic algorithm proposed by Tassan (1987) to convert satellite reflectance values to TSS. The TSS results obtained were compared to in situ collected TSS data. The analysis of the satellite image data set revealed that each river system exhibits a distinct turbidity plume dispersal pattern. The behavior, dimension and degree of turbidity of the Sao Francisco River plume have been greatly altered by the construction of a cascade of hydroelectric dam reservoirs in its hydrological basin. The plume has lost its typical unimodal seasonal pattern of material dispersion and its turbidity has decreased due to the regulation of river flow by the dams and TSS retainance by the reservoirs. In contrast, the Doce and Paraiba do Sul river plumes are still subject to seasonal pulsations and show more turbid conditions than the SF plume, as dams are less numerous, set in the middle river sections and the natural river flow has been maintained. The Caravelas Coastal System river plume is restricted to near shore shallow waters dominated by resuspension processes. During austral spring and summer when NE-E winds prevail, all plumes generally disperse southward. Short-term northward reversals may occur in winter with the passage of atmospheric cold fronts. The Sao Francisco and Doce river plumes tend to disperse obliquely to the coast and transport materials further offshore, while the Caravelas and Paraiba do Sul plumes tend to disperse mainly parallel to the coast, enhancing TSS retention nearshore.
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ArranjoINPE > Produção > DIDSR > A satellite view...
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URL (dados não confiáveis)http://www.io.usp.br/tiki-read_article.php?articleId=319
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Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
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NotasSetores de Atividade: Educação.
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Tipo de ReferênciaJournal Article
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3D76L4P
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Última Atualização2013:04.11.18.05.04 administrator
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Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.13.26 administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1590/S1679-87592012000200006
ISSN1679-8759
Chave de CitaçãoMaiaSantosCunhSchaCint:2012:LoEfOi
TítuloLong-term effects of oil pollution in mangrove forests (Baixada santista, southeast Brazil) detected using a GIS-based multitemporal analysis of aerial photographs
ProjetoFAPESP (Process 06/57503-0).
Ano2012
MêsApr./June
Data de Acesso27 fev. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho19318 KiB
Área de contextualização
Autor1 Maia Santos, Luciana Cavalcanti
2 Cunha-Lignon, Marília
3 Schaeffer-Novelli, Yara
4 Cintrón-Molero, Gilberto
Grupo1
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade de São Paulo – Instituto de Biociências
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3
4 U.S. Fish & Wildlife Service, Department of Interior. Arlington, U.S.A
Endereço de e-Mail do Autor1 santosl@usp.br
RevistaBrazilian Journal of Oceanography
Volume60
Número2
Páginas159-170
Tipo SecundárioPRE PN
Nota SecundáriaB3_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_II B2_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B1_ENGENHARIAS_I B1_ENGENHARIAS_III C_ENSINO_DE_CIÊNCIAS_E_MATEMATICA B2_GEOCIÊNCIAS A2_GEOGRAFIA B1_INTERDISCIPLINAR B4_QUÍMICA B1_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS
Histórico2012-12-12 15:47:11 :: marciana -> administrator :: 2012
2013-03-11 11:15:14 :: administrator -> marciana :: 2012
2013-04-11 18:10:28 :: marciana -> administrator :: 2012
2018-06-05 04:13:26 :: administrator -> marciana :: 2012
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Palavras-Chavezona úmida costeira, sensoriamento remoto, avaliação de impacto, monitoramento, gestão costeira, coastal wetland, remote sensing, impact assessment, monitoring, coastal management.
ResumoVazamentos de petróleo são potenciais ameaças à integridade de ecossistemas costeiros. Em outubro de 1983, devido ao rompimento de um oleoduto, um manguezal com cerca de 300 ha, localizado na costa sudeste do Brasil foi impactado por 3.5 milhões de litros de petróleo. Visando avaliar os efeitos de longo prazo do petróleo sobre a vegetação do manguezal, foi realizada uma análise multitemporal (1962, 1994, 2000 e 2003) de fotografias aéreas em SIG. Fotointerpretação, classificação visual, quantificação de áreas, dados de campo e dados estruturais da vegetação foram utilizados na avaliação. Antes do vazamento, a vegetação exibia dossel homogêneo elevado desenvolvimento estrutural. Mais de dez anos após o derrame, a vegetação apresentou três zonas distintas, com diferentes impactos decorrentes do derrame de petróleo. A zona mais impactada (10.5 ha) apresentou árvores mortas, substrato exposto e bosques em recomposição com reduzido desenvolvimento estrutural. Os resultados indicam que os distintos impactos e recomposição refletem a variabilidade espacial da taxa de remoção do petróleo em cada zona do manguezal. A análise multitemporal de aerofotografias se revelou como útil ferramenta para avaliar a capacidade de recuperação da vegetação e monitorar os efeitos de longo prazo e residuais de poluentes, oferecendo subsídios à gestão e conservação dos manguezais. ABSTRACT: Oil spills are potential threats to the integrity of highly productive coastal wetlands, such as mangrove forests. In October 1983, a mangrove area of nearly 300 ha located on the southeastern coast of Brazil was impacted by a 3.5 million liter crude oil spill released by a broken pipeline. In order to assess the long-term effects of oil pollution on mangrove vegetation, we carried out a GISbased multitemporal analysis of aerial photographs of the years 1962, 1994, 2000 and 2003. Photointerpretation, visual classification, class quantification, ground-truth and vegetation structure data were combined to evaluate the oil impact. Before the spill, the mangroves exhibited a homogeneous canopy and well-developed stands. More than ten years after the spill, the mangrove vegetation exhibited three distinct zones reflecting the long-term effects of the oil pollution. The most impacted zone (10.5 ha) presented dead trees, exposed substrate and recovering stands with reduced structural development. We suggest that the distinct impact and recovery zones reflect the spatial variability of oil removal rates in the mangrove forest. This study identifies the multitemporal analysis of aerial photographs as a useful tool for assessing a systems capacity for recovery and monitoring the long-term residual effects of pollutants on vegetation dynamics, thus giving support to mangrove forest management and conservation.
AreaSRE
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agreement.html 11/12/2012 14:20 1.0 KiB 
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Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
URL (dados não confiáveis)http://dx.doi.org/10.1590/S1679-87592012000200006
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
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Tipo de ReferênciaJournal Article
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3CEUQJP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2012/08.15.17.05
Última Atualização2012:08.15.17.21.31 administrator
Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2012/08.15.17.05.07
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.12.45 administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISSN0103-9016
Chave de CitaçãoSilvaRudForParMur:2012:SiMuMA
TítuloSimulated multipolarized MAPSAR images to distinguish agricultural crops
Ano2012
Data de Acesso27 fev. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho1297 KiB
Área de contextualização
Autor1 Silva, Wagner Fernando
2 Rudorff, Bernardo Friedrich Theodor
3 Formaggio, Antonio Roberto
4 Paradella, Waldir Renato
5 Mura, Jose Claudio
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGKP
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGJQ
4 8JMKD3MGP5W/3C9JJBT
5 8JMKD3MGP5W/3C9JHGR
Grupo1
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
5 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 ANA/SGI – Agência Nacional de Águas – Superintendência de Gestão da Informação
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 wagner.silva@ana.gov.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaScientia Agricola
Volume69
Número3
Páginas201-209
Tipo SecundárioPRE PN
Histórico2012-08-15 17:21:31 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 2012
2012-08-15 17:22:09 :: administrator -> banon :: 2012
2012-09-18 17:11:55 :: banon -> administrator :: 2012
2012-10-19 20:28:34 :: administrator -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 2012
2012-12-21 18:20:46 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 2012
2018-06-05 04:12:45 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2012
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Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveSAR, crop discrimination, multipolarized L-band, radar, remote sensing, GRAIN-YIELD, C-BAND, RADAR, BACKSCATTERING, SAR.
ResumoMany researchers have shown the potential of Synthetic Aperture Radar (SAR) images for agricultural applications, particularly for monitoring regions with limitations in terms of acquiring cloud free optical images. Recently, Brazil and Germany began a feasibility study on the construction of an orbital L-band SAR sensor referred to as MAPSAR (Multi-Application Purpose SAR). This sensor provides L-band images in three spatial resolutions and polarimetric, interferometric and stereoscopic capabilities. Thus, studies are needed to evaluate the potential of future MAPSAR images. The objective of this study was to evaluate multipolarized MAPSAR images simulated by the airborne SAR-R99B sensor to distinguish coffee, cotton and pasture fields in Brazil. Discrimination among crops was evaluated through graphical and cluster analysis of mean backscatter values, considering single, dual and triple polarizations. Planting row direction of coffee influenced the backscatter and was divided into two classes: parallel and perpendicular to the sensor look direction. Single polarizations had poor ability to discriminate the crops. The overall accuracies were less than 59 %, but the understanding of the microwave interaction with the crops could be explored. Combinations of two polarizations could differentiate various fields of crops, highlighting the combination VV-HV that reached 78 % overall accuracy. The use of three polarizations resulted in 85.4 % overall accuracy, indicating that the classes pasture and parallel coffee were fully discriminated from the other classes. These results confirmed the potential of multipolarized MAPSAR images to distinguish the studied crops and showed considerable improvement in the accuracy of the results when the number of polarizations was increased.
AreaSRE
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 15/08/2012 14:05 1.0 KiB 
Área de condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/rep/8JMKD3MGP7W/3CEUQJP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/3CEUQJP
Idiomaen
Arquivo AlvoSilvaWF_et_al_2012.pdf
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banon
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Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
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8JMKD3MGPCW/3ER446E
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Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
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Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2012/07.24.14.34
Última Atualização2012:08.14.18.20.53 marciana
Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2012/07.24.14.34.51
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.12.32 administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1590/S0100-204X2012000300015
ISSN0100-204X
Chave de CitaçãoGussoForRizAdaThe:2012:SoCrAr
TítuloSoybean crop area estimation by Modis/Evi data
Ano2012
MêsMar.
Data de Acesso27 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho1221 KiB
Área de contextualização
Autor1 Gusso, Anibal
2 Formaggio, Antonio Roberto
3 Rizzi, Rodrigo
4 Adami, Marcos
5 Theodor Rudorff, Bernardo Friedrich
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGJQ
3
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JGKP
Grupo1
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
5 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal de Pelotas, Caixa Postal 354, CEP 96001-970 Capão do Leão, RS, Brazil
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
RevistaPesquisa Agropecuária Brasileira
Volume47
Número3
Páginas425 - 435
Tipo SecundárioPRE PN
Nota SecundáriaB1_ARQUITETURA_E_URBANISMO B5_ASTRONOMIA_/_FÍSICA B4_BIOTECNOLOGIA B2_CIÊNCIA_DE_ALIMENTOS B1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B1_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_II B2_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B1_ENGENHARIAS_I B2_ENGENHARIAS_II B1_ENGENHARIAS_III B1_ENGENHARIAS_IV B2_GEOCIÊNCIAS B1_GEOGRAFIA A2_INTERDISCIPLINAR B2_MEDICINA_II B1_MEDICINA_VETERINÁRIA B4_QUÍMICA B2_SAÚDE_COLETIVA B1_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS
Histórico2012-09-18 17:11:00 :: marciana -> banon :: 2012
2012-09-24 18:08:35 :: banon -> administrator :: 2012
2016-06-04 23:17:57 :: administrator -> marciana :: 2012
2016-10-11 00:17:17 :: marciana -> administrator :: 2012
2018-06-05 04:12:32 :: administrator -> marciana :: 2012
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
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Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveGlycine max, algorithm, crop area, mapping, temporal profile images, classification, states.
ResumoThe objective of this work was to develop a procedure to estimate soybean crop areas in Rio Grande do Sul state, Brazil. Estimations were made based on the temporal profiles of the enhanced vegetation index (Evi) calculated from moderate resolution imaging spectroradiometer (Modis) images. The methodology developed for soybean classification was named Modis crop detection algorithm (MCDA). The MCDA provides soybean area estimates in December (first forecast), using images from the sowing period, and March (second forecast), using images from the sowing and maximum crop development periods. The results obtained by the MCDA were compared with the official estimates on soybean area of the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatistica. The coefficients of determination ranged from 0.91 to 0.95, indicating good agreement between the estimates. For the 2000/2001 crop year, the MCDA soybean crop map was evaluated using a soybean crop map derived from Landsat images, and the overall map accuracy was approximately 82%, with similar commission and omission errors. The MCDA was able to estimate soybean crop areas in Rio Grande do Sul State and to generate an annual thematic map with the geographic position of the soybean fields. The soybean crop area estimates by the MCDA are in good agreement with the official agricultural statistics.
AreaSRE
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agreement.html 24/07/2012 11:34 1.0 KiB 
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Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
Área de notas
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Tipo de ReferênciaJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3D53T3U
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.18.05.50
Última Atualização2013:01.17.11.54.23 marciana
Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.18.05.51
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.02.11 administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1590/S0100-204X2012000900017
ISSN0100-204X
Rótulolattes: 1913003589198061 5 RissoRiRuAdShFoEp:2012:ÍnVeMo
Chave de CitaçãoRissoRiRuAdShFoEp:2012:ÍnVeMo
TítuloÍndices de vegetação Modis aplicados na discriminação de áreas de soja / Modis vegetation indices applied to soybean area discrimination
Ano2012
MêsSet.
Data de Acesso27 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho20078 KiB
Área de contextualização
Autor1 Risso, Joel
2 Rizzi, Rodrigo
3 Rudorff, Bernardo Friedrich Theodor
4 Adami, Marcos
5 Shimabukuro, Yosio Edemir
6 Formaggio, Antonio Roberto
7 Epiphanio, Rui Dalla Valle
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGKP
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
6 8JMKD3MGP5W/3C9JGJQ
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
5 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
6 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Universidade Federal de Pelotas, Caixa Postal 354, CEP 96001-970 Capão do Leão, RS, Brazil
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7 Noble Brasil S.A., Avenida das Naçoes Unidas, no 8.501, CEP 05425-070 São Paulo, SP, Brazil
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3
4
5 yosio@ltid.inpe.br
Endereço de e-Mailyosio@ltid.inpe.br
RevistaPesquisa Agropecuária Brasileira
Volume47
Número9
Páginas1317-1326
Tipo SecundárioPRE PN
Nota SecundáriaB1_ARQUITETURA_E_URBANISMO B5_ASTRONOMIA_/_FÍSICA B4_BIOTECNOLOGIA B2_CIÊNCIA_DE_ALIMENTOS B1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B1_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_II B2_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B1_ENGENHARIAS_I B2_ENGENHARIAS_II B1_ENGENHARIAS_III B1_ENGENHARIAS_IV B2_GEOCIÊNCIAS B1_GEOGRAFIA A2_INTERDISCIPLINAR B2_MEDICINA_II B1_MEDICINA_VETERINÁRIA B4_QUÍMICA B2_SAÚDE_COLETIVA B1_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS
Histórico2012-11-28 23:06:33 :: lattes -> administrator :: 2012
2012-11-29 07:29:00 :: administrator -> marciana :: 2012
2013-01-17 11:54:24 :: marciana -> administrator :: 2012
2016-06-04 01:08:17 :: administrator -> marciana :: 2012
2016-10-11 18:43:53 :: marciana -> administrator :: 2012
2018-06-05 00:02:11 :: administrator -> marciana :: 2012
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Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveCrop area estimates, Modis data, Multi-temporal image classification, Remote sensing, Satellite images, Glycine max.
ResumoResumo O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho do índice de vegetação realçado (EVI) e do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) ambos do sensor moderate resolution imaging spectroradiometer (Modis) , para discriminar áreas de soja das áreas de cana-de-açúcar, pastagem, cerrado e floresta, no Estado do Mato Grosso. Foram utilizadas imagens adquiridas em dois períodos: durante a entressafra e por ocasião do pleno desenvolvimento da cultura da soja. Para cada classe analisada, foram selecionadas 31 amostras de mapas de referência e avaliadas as diferenças nos valores de cada índice de vegetação, para a classe soja, foram avaliadas frente às demais classes, por meio do teste de Tukey-Kramer. Em seguida, foram avaliadas as diferenças entre os índices de vegetação, por meio do teste de Wilcoxon pareado. O NDVI apresentou melhor desempenho na discriminação das áreas de soja na entressafra, particularmente com uso das imagens do dia do ano (DA) 161 a 273, enquanto o EVI apresentou melhor desempenho no período de pleno desenvolvimento da cultura, especificamente com uso das imagens de DA 353 a 33. Portanto, o melhor resultado para classificação da soja, no Estado do Mato Grosso, via séries temporais do sensor Modis, pode ser obtida por meio do uso combinado do NDVI na entresssafra e do EVI no pleno desenvolvimento da soja. Abstract The objective of this work was to evaluate the performance of the enhanced vegetation index (EVI) and the normalized difference vegetation index (NDVI) both from the moderate resolution imaging spectroradiometer (Modis) sensor to discriminate soybean cultivated areas from sugarcane, pasture, cerrado, and forest ones in the state of Mato Grosso, Brazil. Images acquired during two periods were used: off-season and maximum soybean crop development. For each analyzed class, 31 samples were selected from reference maps, and the differences in the values of each soybean vegetation index were evaluated against the other classes using the Tukey-Kramer test. Afterwards, the differences between the vegetation indices were assessed using the Wilcoxon paired test. NDVI performed best in discriminating soybean areas during the off-season period, particularly when using images acquired from day of year (DOY) 161 to 273, whereas EVI performed best during maximum crop development, particularly when using images from DOY 353 to 33. Therefore, best classification results for soybean in the state of Mato Grosso can be achieved by coupling Modis NDVI images acquired during off-season period and EVI images acquired during the maximum crop development period.
AreaSRE
ArranjoINPE > Produção > DIDSR > Índices de vegetação...
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Idiomapt
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VinculaçãoTrabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
Área de notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder secondarydate session shorttitle sponsor subject tertiarytype url
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Tipo de ReferênciaJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3D53DL5
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.15.23
Última Atualização2013:01.10.13.28.35 administrator
Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.15.23.01
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.02.02 administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1590/S0044-59672012000200004
ISSN0044-5967
Rótulolattes: 3233696672067020 5 GarciaSanMurKuxKux:2012:AnPoIm
Chave de CitaçãoGarciaSantMuraKux:2012:AnPoIm
TítuloAnálise do potencial de imagem TerraSAR-X para mapeamento temático no sudoeste da Amazônia brasileira / Analysis of the potential use from TerraSAR-X images for thematic mapping in SW Brazilian Amazon region
Ano2012
Data de Acesso27 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho2841 KiB
Área de contextualização
Autor1 Garcia, César Edwin
2 Santos, João Roberto dos
3 Mura, José Claudio
4 Kux, Hermann Johann Heinrich
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHF4
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHGR
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHCD
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 cgarcia@dsr.inpe.br
2 jroberto@dsr.inpe.br
3 mura@dpi.inpe.br
4 hermann@ltid.inpe.br
Endereço de e-Mailhermann@ltid.inpe.br
RevistaActa Amazonica
Volume42
Número2
Páginas205-214
Tipo SecundárioPRE PN
Nota SecundáriaB4_BIOTECNOLOGIA B3_CIÊNCIA_DE_ALIMENTOS B2_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B4_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_II B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_III B4_DIREITO B3_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B2_EDUCAÇÃO B3_ENGENHARIAS_I B2_ENGENHARIAS_II B2_ENGENHARIAS_III B2_GEOCIÊNCIAS B1_GEOGRAFIA A2_INTERDISCIPLINAR B3_MEDICINA_II B3_MEDICINA_VETERINÁRIA B3_QUÍMICA B4_SAÚDE_COLETIVA B2_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS
Histórico2012-11-28 23:06:26 :: lattes -> administrator :: 2012
2012-12-03 12:51:53 :: administrator -> marciana :: 2012
2013-01-10 13:28:35 :: marciana -> administrator :: 2012
2018-06-05 00:02:02 :: administrator -> marciana :: 2012
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavemapeamento florestal, radar, classificação polarimétrica, Amazônia, forest mapping, radar, polarimetric classification, Amazon.
ResumoO presente trabalho tem como objetivo analisar o potencial de imagens SAR polarimétricas do sensor TerraSAR-X, no modo StripMap, para mapear o uso e cobertura da terra na região sudoeste da Amazônia brasileira. No procedimento metodológico imagens de amplitude nas polarizações AHH e AVV, A<HH.VV*> derivada da matriz de covariância, bem como da entropia AEntropia derivada da decomposição de alvos por auto-valores fizeram parte, de forma individual ou combinada, do conjunto de dados investigados. Na classificação das imagens foram empregados dois classificadores: um baseado nas funções estatísticas de máxima verossimilhança (MAXVER); e outro, o método contextual (Context). Os resultados temáticos dessas classificações foram avaliados através da matriz de confusão e pelo índice Kappa. De forma sintetizada pode-se afirmar que as componentes A<HH.VV*> e AEntropia, têm significativa contribuição no procedimento classificatório, sobretudo pelo método Context, cujo desempenho alcançou com 78% de exatidão global e índice Kappa de 0,70. ABSTRACT: The objective of this work was to analyze the potential use of SAR polarimetric images from the TerraSAR-X sensor system, at StripMap mode, to map land use and land cover in SW Brazilian Amazon. Amplitude images at polarizations AHH, AVV, A<HH.VV*>, derived from the co-variance matrix, as well as the entropy AEntropia, derived from the decomposition of targets by eigenvalues, are parts of the datasets investigated individually or in combined form. Two classifiers were used: the first is based on statistical functions of maximum likelihood (MAXVER), and the second is the contextual method (Context). The thematic results from these classifications were evaluated by a confusion matrix and by the Kappa index. Summarizing we can state that the components A<HH.VV*> and AEntropia, gave a significant contribution to the image classification procedure, considering specially the Context method, whose performance reached 78% of Global Accuracy and a Kappa index of 0.70.
AreaSRE
Arranjo 1INPE > Produção > DIDPI > Análise do potencial...
Arranjo 2INPE > Produção > DIDSR > Análise do potencial...
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Idiomapt
Arquivo AlvoAnálise do potencial de imagem TerraSAR-X para.pdf
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Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
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Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
Área de notas
NotasSetores de Atividade: Informação e comunicação.
Informações Adicionais: Abstract
The objective of this work was to analyze the potential use of SAR polarimetric images from the TerraSAR-X sensor system, at StripMap mode, to map land use and land cover in SW Brazilian Amazon. Amplitude images at polarizations AHH, AVV
A<HH.VV*>, derived from the co-variance matrix, as well as the entropy derived from the decomposition of targets by eigenvalues, are parts of the datasets investigated individually or in combined form. Two classifiers were used: the first is based
on statistical functions of maximum likelihood (MAXVER), and the second is the contextual method (Context). The thematic results from these classifications were evaluated by a confusion matrix and by the Kappa index. Summarizing we can state
that the components A<HH.VV*> and A<entropia>, gave a significant contribution to the image classification procedure, considering specially the Context method, whose performance reached 78% of Global Accuracy and a Kappa index of 0.70..
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder secondarydate session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
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e-Mail (login)marciana
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Área de identificação
Tipo de ReferênciaJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3D535NC
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.13.46.49
Última Atualização2013:01.17.11.17.39 marciana
Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.13.46.50
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.01.53 administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISSN0100-204X
Rótulolattes: 5954297373850456 3 LuizFoEpMaGoBr:2012:EsAmOb
Chave de CitaçãoLuizFoEpMaGoBr:2012:EsAmOb
TítuloEstimativa amostral objetiva de área plantada regional, apoiada em imagens de sensoriamento remoto / Objective sampling estimation of regional crop area supported by remotely sensed images
Ano2012
MêsSet.
Data de Acesso27 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho1642 KiB
Área de contextualização
Autor1 Luiz, Alfredo José Barreto
2 Formaggio, Antonio Roberto
3 Epiphanio, José Carlos Neves
4 Mauricio-Arenas, John
5 Goltz, Elizabeth
6 Brandão, Daniela
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGJQ
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHGM
Grupo1
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Embrapa Meio Ambiente, Caixa Postal 69, CEP 13820‑000 Jaguariúna, SP.
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3 epiphanio@dsr.inpe.br
Endereço de e-Mailepiphanio@dsr.inpe.br
RevistaPesquisa Agropecuária Brasileira
Volume47
Número9
Páginas1279-1287
Tipo SecundárioPRE PN
Nota SecundáriaB1_ARQUITETURA_E_URBANISMO B5_ASTRONOMIA_/_FÍSICA B4_BIOTECNOLOGIA B2_CIÊNCIA_DE_ALIMENTOS B1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B1_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_II B2_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B1_ENGENHARIAS_I B2_ENGENHARIAS_II B1_ENGENHARIAS_III B1_ENGENHARIAS_IV B2_GEOCIÊNCIAS B1_GEOGRAFIA A2_INTERDISCIPLINAR B2_MEDICINA_II B1_MEDICINA_VETERINÁRIA B4_QUÍMICA B2_SAÚDE_COLETIVA B1_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS
Histórico2012-11-28 23:06:20 :: lattes -> administrator :: 2012
2012-11-29 12:41:22 :: administrator -> marciana :: 2012
2013-01-17 11:17:39 :: marciana -> administrator :: 2012
2016-06-04 01:08:07 :: administrator -> marciana :: 2012
2016-10-14 17:19:38 :: marciana -> administrator :: 2012
2018-06-05 00:01:53 :: administrator -> marciana :: 2012
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveGlycine max, erro amostral, estatística agrícola, estratificação, imagem de satélite, previsão de safras, Glycine max, sampling error, agricultural statistics, stratification, satellite image, crop forecasting.
ResumoO objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar um método para estimar a área plantada de soja em escala regional e calcular o erro estatístico associado à estimação. O método (Geosafras), que associa técnicas de amostragem estatística com características das imagens obtidas por sensoriamento remoto orbital, foi aplicado para obter estimativa amostral objetiva da área cultivada com soja, na safra de 2005/2006, no Estado do Rio Grande do Sul. Os municípios produtores de soja, no RS, foram distribuídos em dez estratos, com base em dados pré-existentes de área cultivada com a cultura. O número de municípios selecionados, em cada estrato, seguiu a regra de alocação de Neyman. Em cada município selecionado, foram aleatorizados pontos correspondentes aos pixels das imagens, classificados como soja ou não soja após visita a campo. A partir dos dados de 3.000 pontos distribuídos nos 30 municípios selecionados, nos dez estratos, foi estimada a área cultivada com soja no RS, que totalizou 4.069.887 ha, com coeficiente de variação (CV) de 3,4%. Esta estimativa foi consistente com os dados oficiais. O método amostral objetivo estratificado, auxiliado por sensoriamento remoto, permite estimar a área cultivada com soja no Rio Grande do Sul e é capaz de quantificar o erro associado à estimativa realizada. Abstract The objective of this work was to develop and evaluate a method for estimating soybean crop area on a regional scale and to calculate the statistical error associated with the estimate. The method (Geosafras), which combines statistical sampling techniques with characteristics of images obtained by orbital remote sensing, was applied to obtain an objective sampling estimation for soybean crop area in the 2005/2006 harvest season in the state of Rio Grande do Sul (RS), Brazil. Soybean-producing municipalities in RS were distributed into ten strata according to preexisting data on the area cultivated with the crop. The number of municipalities selected in each stratum followed Neymans allocation rule. In each selected municipality, points corresponding to the pixels of images were randomized and classified as soybean or non‑soybean after site visitation. From the data of 3,000 points in the 30 selected municipalities across the ten strata, soybean crop area in RS was estimated, totaling 4,069,887 ha, with a coefficient of variation (CV) of 3.4%. This estimate was consistent with official data. The stratified objective sampling method, supported by remote sensing, allows for the estimation of the area cultivated with soybean in the state of Rio Grande do Sul and is able to quantify the error associated with the calculated estimate.
AreaSRE
ArranjoINPE > Produção > DIDSR > Estimativa amostral objetiva...
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Idiomapt
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DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO.
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NotasSetores de Atividade: Agricultura, Pecuária e Serviços Relacionados, Pesquisa e desenvolvimento científico.
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Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3C64265
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2012/06.21.20.20
Última Atualização2012:08.13.12.04.16 marciana
Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2012/06.21.20.20.54
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.01.47 administrator
ISSN0104-7760
Rótulolattes: 7476929614934397 2 PachecoPoSaAnMeCa:2012:UsRaDa
Chave de CitaçãoPachecoPoSaAnMeCa:2012:MeDaRa
TítuloStructural characterization of canopies of Eucalyptus spp. using radiometric data from TM/Landsat 5 / Caracterização estrutural de dosséis de Eucalyptus spp. mediante dados radiométricos TM/Landsat 5
Ano2012
Mêsjan.-mar.
Data de Acesso27 fev. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho1212 KiB
Área de contextualização
Autor1 Pacheco, Ludmila Roque Ferraz
2 Ponzoni, Flávio Jorge
3 Santos, Sandra Benfica dos
4 Andrades Filho, Clódis de Oliveira
5 Mello, Márcio Pupin
6 Campos, Rogério Costa
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JH4G
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3
4 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
5 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Departamento de Ciências Exatas, Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz“/ESALQ – Universidade de São Paulo/USP
Endereço de e-Mail do Autor1 ludmila@dsr.inpe.br
2 flavio@dsr.inpe.br
3 sandra@dsr.inpe.br
4 clodis@dsr.inpe.br
5 mello@dsr.inpe.br
6 rogerio.c.campos@hotmail.com
Endereço de e-Mailflavio@dsr.inpe.br
RevistaCerne
Volume18
Número1
Páginas105-116
Tipo SecundárioPRE PN
Nota SecundáriaA2_ADMINISTRAÇÃO,_CIÊNCIAS_CONTÁBEIS_E_TURISMO B2_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE C_ECONOMIA B5_ENGENHARIAS_I B3_ENGENHARIAS_II B2_ENGENHARIAS_III B4_GEOGRAFIA B2_INTERDISCIPLINAR C_MATERIAIS C_QUÍMICA B4_SAÚDE_COLETIVA B5_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS
Histórico2012-06-22 00:11:00 :: lattes -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2012
2012-12-21 17:59:58 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2012
2013-01-20 15:53:35 :: administrator -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2012
2013-02-14 11:12:50 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> banon :: 2012
2013-02-14 11:23:43 :: banon -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2012
2013-02-14 12:37:53 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2012
2013-02-14 15:22:20 :: administrator -> marciana :: 2012
2013-02-14 15:23:54 :: marciana -> administrator :: 2012
2018-06-05 00:01:47 :: administrator -> marciana :: 2012
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavecaracterização espectral, estimativa de dados biofísicos,reflectância de dosséis, spectral characterization, estimate of biophysical data, canopy reflectance.
ResumoEmpirical approaches and, more recently, physical approaches, have grounded the establishment of logical connections between radiometric variables derived from remote data and biophysical variables derived from vegetation cover. This study was aimed at evaluating correlations of dendrometric and density data from canopies of Eucalyptus spp., as collected in Capao Bonito forest unit, with radiometric data from imagery acquired by the TM/Landsat-5 sensor on two orbital passages over the study site (dates close to field data collection). Results indicate that stronger correlations were identified between crown dimensions and canopy height with near-infrared spectral band data (rho(s)4), irrespective of the satellite passage date. Estimates of spatial distribution of dendrometric data and canopy density (D) using spectral characterization were consistent with the spatial distribution of tree ages during the study period. Statistical tests were applied to evaluate performance disparities of empirical models depending on which date data were acquired. Results indicated a significant difference between models based on distinct data acquisition dates.
AreaSRE
ArranjoINPE > Produção > DIDSR > Structural characterization of...
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Idiomaen
Grupo de Usuáriosadministrator
banon
lattes
marciana
secretaria.cpa@dir.inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
secretaria.cpa@dir.inpe.br
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
Área de fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
Área de notas
NotasSetores de Atividade: Agricultura, Pecuária, Produção Florestal, Pesca e Aqüicultura.
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi format isbn lineage mark mirrorrepository nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype typeofwork url
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e-Mail (login)marciana
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Área de identificação
Tipo de ReferênciaJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3C63NF5
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2012/06.21.18.59
Última Atualização2012:08.17.18.13.23 administrator
Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2012/06.21.18.59.03
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.01.45 administrator
ISSN0001-3765
Rótulolattes: 0307721738107549 1 RossettiGóBeVaBrOc:2012:COSTON
Chave de CitaçãoRossettiGóBeVaBrOc:2012:CoStOn
TítuloContribution to the stratigraphy of the onshore paraíba basin, brazil
ProjetoFAPESP-Project # 06/04687-7
Ano2012
MêsJune
Data de Acesso27 fev. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho6414 KiB
Área de contextualização
Autor1 Rossetti, Dilce de Fátima
2 Góes, Ana Maria
3 Bezerra, Francisco Hilário Rego
4 Valeriano, Márcio de Morisson
5 Brito-Neves, Beijamim Bley
6 Ochoa, Felipe Lamus
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JGTQ
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHPL
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3
4 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Universidade de São Paulo (USP), Instituto de Geociências
3 Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), Departamento de Geologia, Centro de Ciências Exatas e da Terra, Campus Universitário, s/n, Bairro de Lagoa Nova, 59078-970 Natal, RN, Brasil
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Universidade de São Paulo (USP), Instituto de Geociências
6 Universidade de São Paulo (USP), Instituto de Geociências
Endereço de e-Mail do Autor1 rossetti@dsr.inpe.br
2
3
4 valerian@dsr.inpe.br
Endereço de e-Mailrossetti@dsr.inpe.br
RevistaAnais da Academia Brasileira de Ciências
Volume84
Número2
Páginas313-333
Tipo SecundárioPRE PN
Nota SecundáriaB4_ASTRONOMIA_/_FÍSICA B3_BIOTECNOLOGIA B2_CIÊNCIA_DE_ALIMENTOS B1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B1_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B3_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_II B4_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_III B2_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B2_EDUCAÇÃO A2_ENGENHARIAS_I B2_ENGENHARIAS_II B4_ENSINO_DE_CIÊNCIAS_E_MATEMATICA B2_FARMÁCIA B1_GEOCIÊNCIAS B1_GEOGRAFIA A2_INTERDISCIPLINAR B2_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA B2_MEDICINA_I B2_MEDICINA_II B2_MEDICINA_III B1_MEDICINA_VETERINÁRIA B3_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B2_QUÍMICA B2_SAÚDE_COLETIVA A2_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS
Histórico2012-06-22 00:10:59 :: lattes -> administrator :: 2012
2012-07-19 18:26:50 :: administrator -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2012
2012-08-10 19:30:32 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2012
2012-08-17 17:08:15 :: administrator -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2012
2012-08-17 18:13:23 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2012
2013-01-20 15:53:16 :: administrator -> banon :: 2012
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2018-06-05 00:01:45 :: administrator -> marciana :: 2012
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavemorphology, sedimentology, stratigraphy, chronology, tectonics, Paraíba Basin.
ResumoSeveral publications have contributed to improve the stratigraphy of the Paraíba Basin in northeastern Brazil. However, the characterization and distribution of sedimentary units in onshore areas of this basin are still incomplete, despite their significance for reconstructing the tectono-sedimentary evolution of the South American passive margin. This work provides new information to differentiate among lithologically similar strata, otherwise entirely unrelated in time. This approach included morphological, sedimentological and stratigraphic descriptions based on surface and sub-surface data integrated with remote sensing, optically stimulated luminescence dating, U+Th/He dating of weathered goethite, and heavy mineral analysis. Based on this study, it was possible to show that Cretaceous units are constrained to the eastern part of the onshore Paraíba Basin. Except for a few outcrops of carbonatic rocks nearby the modern coastline, deposits of this age are not exposed to the surface in the study area. Instead, the sedimentary cover throughout the basin is constituted by mineralogically and chronologically distinctive deposits, inserted in the Barreiras Formation and mostly in the Post-Barreiras Sediments, of early/middle Miocene and Late Pleistocene-Holocene ages, respectively. The data presented in this work support tectonic deformation as a factor of great relevance to the distribution of the sedimentary units of the Paraíba Basin.
AreaSRE
ArranjoINPE > Produção > DIDSR > Contribution to the...
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Área de condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/rep/J8LNKAN8RW/3C63NF5
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/3C63NF5
Idiomapt
Arquivo AlvoRossetti_et_al_2012.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
banon
lattes
secretaria.cpa@dir.inpe.br
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
Área de fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
Área de notas
NotasSetores de Atividade: Outras atividades de serviços.
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi format isbn lineage mark mirrorrepository nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup readpermission rightsholder secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
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