@Article{RissoRiRuAdShFoEp:2012:ÍnVeMo,
author = "Risso, Joel and Rizzi, Rodrigo and Rudorff, Bernardo Friedrich
Theodor and Adami, Marcos and Shimabukuro, Yosio Edemir and
Formaggio, Antonio Roberto and Epiphanio, Rui Dalla Valle",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and
Universidade Federal de Pelotas, Caixa Postal 354, CEP 96001-970
Cap{\~a}o do Le{\~a}o, RS, Brazil and {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
Noble Brasil S.A., Avenida das Na{\c{c}}oes Unidas, no 8.501, CEP
05425-070 S{\~a}o Paulo, SP, Brazil",
title = "{\'{\I}}ndices de vegeta{\c{c}}{\~a}o Modis aplicados na
discrimina{\c{c}}{\~a}o de {\'a}reas de soja / Modis vegetation
indices applied to soybean area discrimination",
journal = "Pesquisa Agropecu{\'a}ria Brasileira",
year = "2012",
volume = "47",
number = "9",
pages = "1317--1326",
month = "Set.",
keywords = "Crop area estimates, Modis data, Multi-temporal image
classification, Remote sensing, Satellite images, Glycine max.",
abstract = "Resumo O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho do
{\'{\i}}ndice de vegeta{\c{c}}{\~a}o real{\c{c}}ado (EVI) e
do {\'{\i}}ndice de vegeta{\c{c}}{\~a}o da diferen{\c{c}}a
normalizada (NDVI) ambos do sensor moderate resolution imaging
spectroradiometer (Modis) , para discriminar {\'a}reas de soja
das {\'a}reas de cana-de-a{\c{c}}{\'u}car, pastagem, cerrado e
floresta, no Estado do Mato Grosso. Foram utilizadas imagens
adquiridas em dois per{\'{\i}}odos: durante a entressafra e por
ocasi{\~a}o do pleno desenvolvimento da cultura da soja. Para
cada classe analisada, foram selecionadas 31 amostras de mapas de
refer{\^e}ncia e avaliadas as diferen{\c{c}}as nos valores de
cada {\'{\i}}ndice de vegeta{\c{c}}{\~a}o, para a classe soja,
foram avaliadas frente {\`a}s demais classes, por meio do teste
de Tukey-Kramer. Em seguida, foram avaliadas as diferen{\c{c}}as
entre os {\'{\i}}ndices de vegeta{\c{c}}{\~a}o, por meio do
teste de Wilcoxon pareado. O NDVI apresentou melhor desempenho na
discrimina{\c{c}}{\~a}o das {\'a}reas de soja na entressafra,
particularmente com uso das imagens do dia do ano (DA) 161 a 273,
enquanto o EVI apresentou melhor desempenho no per{\'{\i}}odo de
pleno desenvolvimento da cultura, especificamente com uso das
imagens de DA 353 a 33. Portanto, o melhor resultado para
classifica{\c{c}}{\~a}o da soja, no Estado do Mato Grosso, via
s{\'e}ries 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.",
doi = "10.1590/S0100-204X2012000900017",
url = "http://dx.doi.org/10.1590/S0100-204X2012000900017",
issn = "0100-204X",
label = "lattes: 1913003589198061 5
RissoRiRuAdShFoEp:2012:{\'{\I}}nVeMo",
language = "pt",
targetfile = "17risso.pdf",
urlaccessdate = "02 maio 2024"
}