| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | J8LNKAN8RW/38JK9K2 |
| Repositório | dpi.inpe.br/plutao/2010/11.12.20.06 |
| Última Atualização | 2011:02.04.13.00.52 (UTC) marciana |
| Repositório de Metadados | dpi.inpe.br/plutao/2010/11.12.20.06.40 |
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.05.00.12.24 (UTC) administrator |
| Chave Secundária | INPE--PRE/ |
| DOI | 10.1590/S0100-204X2010000100010 |
| ISSN | 0100-204X |
| Rótulo | lattes: 7514918598084999 3 EpiphanioForRudMaeLui:2010:EsÁrSo |
| Chave de Citação | EpiphanioForRudMaeLui:2010:EsSoCr |
| Título | Estimating soybean crop areas using spectral-temporal surfaces derived from MODIS images in Mato Grosso, Brazil/Estimativa de áreas de soja usando superfícies espectro-temporais derivadas de imagens MODIS em Mato Grosso, Brasil  |
| Ano | 2010 |
| Mês | Jan. |
| Data de Acesso | 12 maio 2024 |
| Tipo de Trabalho | journal article |
| Tipo Secundário | PRE PN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 1087 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Epiphanio, Rui Dalla Valle 2 Formaggio, Antonio Roberto 3 Rudorff, Bernardo Friedrich Theodor 4 Maeda, Eduardo Eiji 5 Luiz, Alfredo José Barreto |
| Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JGJQ 3 8JMKD3MGP5W/3C9JGKP |
| Grupo | 1 2 DSR-OBT-INPE-MCT-BR 3 DSR-OBT-INPE-MCT-BR |
| Afiliação | 1 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 4 University of Helsinki, Department of Geosciences and Geography, Gustaf Hällströmin katu 2, Kumpula, FI-00014, Helsinki, Finland 5 Embrapa Meio Ambiente, Caixa Postal 69, CEP 13820-000 Jaguariúna, SP, Brazil |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 2 3 bernardo@ltid.inpe.br |
| Endereço de e-Mail | bernardo@ltid.inpe.br |
| Revista | Pesquisa Agropecuária Brasileira |
| Volume | 45 |
| Número | 1 |
| Páginas | 72-80 |
| Nota Secundária | B1_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 |
| Histórico (UTC) | 2010-12-06 14:15:23 :: lattes -> ricardo :: 2010 2010-12-07 11:40:37 :: ricardo -> administrator :: 2010 2010-12-08 15:14:52 :: administrator -> marciana :: 2010 2011-09-12 12:45:28 :: marciana -> administrator :: 2010 2016-06-04 01:07:35 :: administrator -> marciana :: 2010 2016-10-14 14:29:06 :: marciana -> administrator :: 2010 2018-06-05 00:12:24 :: administrator -> marciana :: 2010 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Tipo de Versão | publisher |
| Palavras-Chave | Glycine max accuracy agricultural statistics Classification Remote Sensing thematic map Glycine max acurácia estatísticas agrícolas classificação sensoriamento remoto mapa temático |
| Resumo | The objective of this work was to evaluate the application of the spectral-temporal response surface (STRS) classification method on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS, 250 m) sensor images in order to estimate soybean areas in Mato Grosso state, Brazil. The classification was carried out using the maximum likelihood algorithm (MLA) adapted to the STRS method. Thirty segments of 30x30 km were chosen along the main agricultural regions of Mato Grosso state, using data from the summer season of 2005/2006 (from October to March), and were mapped based on fieldwork data, TM/Landsat-5 and CCD/CBERS-2 images. Five thematic classes were considered: Soybean, Forest, Cerrado, Pasture and Bare Soil. The classification by the STRS method was done over an area intersected with a subset of 30x30-km segments. In regions with soybean predominance, STRS classification overestimated in 21.31% of the reference values. In regions where soybean fields were less prevalent, the classifier overestimated 132.37% in the acreage of the reference. The overall classification accuracy was 80%. MODIS sensor images and the STRS algorithm showed to be promising for the classification of soybean areas in regions with the predominance of large farms. However, the results for fragmented areas and smaller farms were less efficient, overestimating soybean areas. RESUMO O objetivo deste trabalho foi avaliar a aplicação do método de classificação por superfícies de resposta espectro-temporal (STRS) em imagens do sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS, 250 m) para estimar áreas de plantio de soja no Estado de Mato Grosso, Brasil. A classificação foi realizada usando o algoritmo de máxima verossimilhança (MLA) adaptado ao algoritmo STRS. Trinta segmentos de 30x30 km foram escolhidos ao longo das principais regiões agrícolas do estado, com dados da safra de verão de 2005/2006 (outubro a março), e mapeados com base em dados de campo e de imagens orbitais TM/Landsat-5 e CCD/CBERS-2. Cinco classes temáticas foram consideradas: Soja, Floresta, Cerrado, Pastagem e Solos Expostos. A classificação pelo método das STRS foi feita com base em uma área interseccionada por um subconjunto de segmentos de 30x30 km. O STRS superestimou os valores de referência em 21,31% em regiões com predomínio da cultura da soja e em 132,37% em regiões nas quais a soja era menos predominante. A exatidão global da classificação foi de 80%. As imagens MODIS e o algoritmo STRS mostraram-se promissores para a classificação da soja em regiões com predominância de grandes fazendas. Entretanto, os resultados para áreas fragmentadas em fazendas menores foram menos eficientes, superestimando as áreas de soja. |
| Área | SRE |
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Estimating soybean crop... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/38JK9K2 |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/38JK9K2 |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | a10v45n1.pdf |
| Grupo de Usuários | administrator lattes administrator marciana |
| Grupo de Leitores | administrator marciana |
| Visibilidade | shown |
| Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ER446E |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.41 1 |
| URL (dados não confiáveis) | http://webnotes.sct.embrapa.br/pab/pab.nsf/FrAnual |
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO. |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Notas | Scopus CAB Abstracts AGRIS DOAJ Directory of Open Access Journals Free |
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark mirrorrepository nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype |
| 7. Controle da descrição | |
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