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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador3ERPFQRTRW/3A3UGGE
Repositóriodpi.inpe.br/marte/2011/07.12.19.59
Última Atualização2011:07.12.19.59.06 (UTC) wanderf@dsr.inpe.br
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/marte/2011/07.12.19.59.06
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.02.24.12 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00056-0 (Internet)
978-85-17-00057-7 (DVD)
Chave de CitaçãoSilvaJrBaca:2011:ApDiMé
TítuloAplicação de diferentes métodos de classificação supervisionada de imagem Landsat- 5/TM na identificação de cana-de-açúcar
FormatoDVD, Internet.
Ano2011
Data de Acesso22 jun. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1588 KiB
2. Contextualização
Autor1 Silva Junior, Carlos Antonio da
2 Bacani, Vitor Matheus
Afiliação1 Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul - UEMS
2 Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul - UEMS
Endereço de e-Mail do Autor1 carlos-junior89@hotmail.com
2 vitor@cpaq.ufms.br
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Galvão, Lênio Soares
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 15 (SBSR).
Localização do EventoCuritiba
Data30 abr. - 5 maio 2011
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas85-92
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2011-08-15 15:17:54 :: wanderf@dsr.inpe.br -> administrator :: 2011
2018-06-06 02:24:12 :: administrator -> tereza@sid.inpe.br :: 2011
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveremote sensing
Bhattacharya
Maxver-ICM
Saccharum spp.
accuracy
sensoriamento remoto
Bhattacharya
Maxver-ICM
Saccharum spp.
exatidão
ResumoThe sugar-cane, from the family species Saccharum officinarum is grown in tropical climates, especially in areas where the seasons are well defined (dry winter and rainy summer). This agriculture is of great importance for the country's economy, Brazil is the world's largest producer of that crop. However, sugar-cane cultivation has favorable characteristics for identification in satellite images because it is a semi-perennial crop, grown in large areas. The objective of this work was to evaluate the performance of supervised classifiers for identifying the culture of sugar-cane using satellite images of Landsat-5 sensor Thematic Mapper (TM). The study area is located northwest from the city of Maracajú-MS, Brazil. We propose a suitable method of classification and image processing to map where there is the cultivation of sugar-cane. Treatments were made to restore the image with spatial resolution of 15 meters and radiometric correction+NDVI. In the rankings, we used the Maxver-ICM algorithm and Bhattacharya. The different pre-processing and classifiers applied were subjected to statistical validation using parameters Kappa and overall accuracy. The results indicated a significant potential for supervised classifiers in the identification of sugar-cane. It was concluded that it is possible to obtain accuracies qualified as very good when used the Maximum Likelihood-ICM classifier in both methods of treatment.
ÁreaSRE
TipoAgricultura
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/3ERPFQRTRW/3A3UGGE
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/3ERPFQRTRW/3A3UGGE
Idiomapt
Arquivo Alvop0317.pdf
Grupo de Usuárioswanderf@dsr.inpe.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group issn label lineage mark nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)tereza@sid.inpe.br
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