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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/36KNMD9
Repositóriodpi.inpe.br/plutao@80/2009/12.22.14.53.49
Última Atualização2011:10.27.11.42.49 (UTC) marciana
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao@80/2009/12.22.14.53.50
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.12.55 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Rótulolattes: 2755740480901462 1 JesusEpip:2009:SeReAv
Chave de CitaçãoJesusEpip:2009:SeReMu
TítuloSensoriamento remoto multissensores para a avaliação temporal da expansão agrícola municipal / Remote sensing for multitemporal analysis of agricultural expansion
Ano2009
Mêsdez.
Data de Acesso11 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho869 KiB
2. Contextualização
Autor1 Jesus, Silvia Cristina de
2 Epiphanio, José Carlos Neves
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHGM
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
2 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 undefined
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 silviac@dsr.inpe.br
Endereço de e-Mailsilviac@dsr.inpe.br
RevistaBragantia
Volume69
Número4
Páginas01-02
Histórico (UTC)2009-12-23 14:00:46 :: lattes -> marciana ::
2010-05-11 15:55:16 :: marciana -> administrator ::
2010-05-12 02:06:38 :: administrator -> marciana ::
2011-10-27 11:42:49 :: marciana -> administrator :: 2009
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2016-10-14 14:24:43 :: marciana -> administrator :: 2009
2018-06-05 00:12:55 :: administrator -> marciana :: 2009
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chaveimagens de satélites
detecção de mudanças
análise por componentes principais
análise por vetores de mudanças
agricultura
multisensors
change detection
principal component analysis
change vector analysis
agriculture
ResumoO objetivo deste trabalho foi analisar a evolução temporal (33 anos) da expansão agrícola usando a técnica de Análise por Componentes Principais (ACP) para a geração de componentes de brilho e verdor, aplicada a dados de múltiplos sensores com distintas características espectrais e de resolução espacial. A partir dessas componentes, a Análise por Vetores de Mudanças (AVM) pode, então, fornecer informações sobre a intensidade e o tipo de mudança ocorrida. Utilizaram-se imagens orbitais MSS/Landsat, TM/Landsat e CCD/CBERS adquiridas entre 1975 e 2008. O coeficiente Kappa variou de 0,18 a 0,41, indicando que a Análise por Vetores de Mudanças exibe concordância fraca ou regular em relação à interpretação visual. Considerando um nível de significância de p=0,05, verificou-se que o resultado da AVM é superior à classificação aleatória. De modo geral, os erros devem-se a confusões espectrais associadas à cobertura do solo natural ou antrópica, tal como campo sujo e pasto, além de incrementos na biomassa vegetal, que podem se referir à regeneração florestal ou desenvolvimento de culturas agrícolas. A AVM foi útil na detecção de mudanças a fim de permitir o uso de múltiplos parâmetros e a análise de suas variações ao longo do tempo. Como dados de entrada, as Componentes Principais mostraram meios diretos e rápidos para a geração de informações de brilho e verdor de uma determinada cena. As componentes principais foram viÁveis na análise da variação desses parâmetros. Abstrac: The main objective was to study the multitemporal expansion of agriculture for 33 years using three different satellites/sensors, by applying Principal Components Analysis techniques in order to generate the components of brightness and greenness for each dataset. The use of these components for the Change Vector Analysis can thus provide information on the intensity and type of change occurred. We used MSS/Landsat, TM/Landsat and CCD/CBERS, acquired between 1975 and 2008. The Kappa coefficients ranged from 0.18 to 0.41, indicating that the change of Vector Analysis had slight or fair agreement with visual analysis. Assuming a significance level of 0.05, it was verified that the result of analysis by Change Vector Analysis is better than a random classification. In general, the errors are due to spectral confusion associated with natural or anthropogenic land use, such as ânatural grasslandâ and grazing, and increases in plant biomass, which may refer to forest regeneration or development of agricultural crops. Change Vector Analysis was useful for detecting changes and it accepts the use of different parameters and considers their variation over time. As input data, the principal components are direct and rapid means for generating information of brightness and greenness of a particular scene. The principal components are feasible in studies involving the analysis of the variation of these parameters.
ÁreaSRE
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4. Condições de acesso e uso
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Idiomapt
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Grupo de Leitoresadministrator
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Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoPORTALCAPES; SCIELO.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi format isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark secondarytype session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
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