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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
Repositóriodpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.16.18.50.57
Última Atualização2009:03.25.20.48.08 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.16.18.50.58
Última Atualização dos Metadados2022:07.07.03.56.37 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-16002-PRE/10611
ISBN978-85-17-00044-7
Chave de CitaçãoRizziRiEpRuFoShFe:2009:EsÁrSo
TítuloEstimativa da área de soja no Mato Grosso por meio de imagens MODIS
FormatoDVD, On-line.
Ano2009
Data de Acesso13 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho247 KiB
2. Contextualização
Autor1 Rizzi, Rodrigo
2 Risso, Joel
3 Epiphanio, Rui Dalla Valle
4 Rudorff, Bernardo Friedrich Theodor
5 Formaggio, Antônio Roberto
6 Shimabukuro, Yosio Edemir
7 Fernandes, Sérgio Leal
Identificador de Curriculo1
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JGKP
5 8JMKD3MGP5W/3C9JGJQ
6 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1
2
3
4 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
5 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
6 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Universidade Federal de Pelotas
2 Universidade Federal de Pelotas
3 Engenheiro-Agrônomo
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
7 Universidade Federal de Pelotas
Endereço de e-Mail do Autor1 rodrigo.rizzi@ufpel.edu.br
2 joelrisso@gmail.com
3 ruiep@yahoo.com.br
4 bernardo@dsr.inpe.br
5 formag@dsr.inpe.br
6 yosio@dsr.inpe.br
7 slealfernandes@uol.com.br
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Galvão, Lênio Soares
Endereço de e-Maildrrizzi@gmail.com
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 14 (SBSR)
Localização do EventoNatal
Data25-30 abr. 2009
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas387-394
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioArtigo
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2008-11-16 18:50:58 :: drrizzi@gmail.com -> sbsr ::
2009-02-19 17:04:45 :: sbsr -> administrator ::
2009-04-20 16:25:12 :: administrator -> drrizzi@gmail.com ::
2009-04-22 01:15:11 :: drrizzi@gmail.com -> administrator ::
2009-06-16 13:14:53 :: administrator -> marciana ::
2009-06-22 13:55:15 :: marciana -> erich@sid.inpe.br ::
2009-06-26 17:31:00 :: erich@sid.inpe.br -> administrator ::
2009-08-05 01:53:59 :: administrator -> erich@sid.inpe.br ::
2010-05-14 02:40:31 :: erich@sid.inpe.br -> marciana ::
2011-02-16 14:17:02 :: marciana -> administrator :: 2009
2022-07-07 03:56:37 :: administrator -> :: 2009
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveagricultural statistics
vegetation indexes
remote sensing
estatísticas agrícolas
índices de vegetação
sensoriamento remoto
ResumoBrazil is one of the worlds largest soybean exporters and accurate agricultural statistics on soybean crop production are highly relevant. In this paper we present a method based on a specific vegetation index named Crop Enhancement Index (CEI), derived from the multitemporal MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Enhanced Vegetation Index (EVI) product, in order to provide rapid soybean crop area estimation in Mato Grosso State. The proposed CEI is based on minimum and maximum EVI values observed at planting and at full crop canopy development, respectively. Soybean crop was classified based on a CEI threshold which is greater than 0.28, i.e., a pixel above this threshold will be classified as soybean. The threshold was defined using a reference map produced with Landsat-TM images acquired in mid January of 2006 (soybean peak canopy development) and with the support of field work carried out during the same period. Estimated soybean area by CEI was in agreement with the estimated area by the referenced map for the crop year 2005/06. CEI estimates were also in agreement with the State official statistics for five crop years (2001/02 to 2005/06). The almost-daily temporal resolution of MODIS imagery was crucial to define the CEI with at least one cloud free image for each of the two critical periods during the soybean crop growing season. Although the proposed procedure was applied to soybean crop, it also seems to be valuable to detect and map other large crop plantations with well defined crop calendars.
ÁreaSRE
TipoAgricultura
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
CEI SBSR 1.0.pdf 16/11/2008 16:50 119.0 KiB 
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.16.18.50.57
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.16.18.50.57
Idiomapt
Arquivo Alvo387-394.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
drrizzi@gmail.com
marciana
erich@sid.inpe.br
administrator
Grupo de Leitoresadministrator
drrizzi@gmail.com
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhodpi.inpe.br/marte1@80/2009/05.26.17.02
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.41 3
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/netuno@1905/2006/07.17.20.18
dpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30
6. Notas
Nota1
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition identifier issn label lineage nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor shorttitle sponsor tertiarymark url versiontype volume


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