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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZQjxQKY/QwhVS
Repositóriosid.inpe.br/ePrint@80/2007/06.21.18.23
Última Atualização2014:04.09.17.01.30 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/ePrint@80/2007/06.21.18.23.55
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.04.05.10 (UTC) administrator
ISSN0103-8478
Chave de CitaçãoRudorffRizRudSugVie:2007:SuReEs
TítuloSuperfícies de resposta espectro-temporal de imagens do sensor MODIS para classificação de área de soja no Estado do Rio Grande do Sul / Spectral-temporal response surface of MODIS sensor images for soybean area classification in Rio Grande do Sul State
Ano2007
Mêsjan./fev.
Data de Acesso11 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho852 KiB
2. Contextualização
Autor1 Rudorff, Conrado de Moraes
2 Rizzi, Rodrigo
3 Rudorff, Bernardo Friedrich Theodor
4 Sugawara, Luciana Miura
5 Vieira, Carlos Antônio Oliveira
Grupo1 DSR-INPE-MCT-BR
2 DSR-INPE-MCT-BR
3 DSR-INPE-MCT-BR
4 DSR-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Universidade Federal de Viçosa
Endereço de e-Mail do Autor1 cmr@ltid.inpe.br
2 rizzi@ltid.inpe.br
3 bernardo@ltid.inpe.br
4 lmiura@ltid.inpe.br
Endereço de e-Mailcmr@ltid.inpe.br
RevistaCiência Rural
Volume37
Número1
Páginas118-125
AvançoePrint update
Histórico (UTC)2008-07-15 21:28:29 :: bernardo -> administrator ::
2013-11-14 13:18:48 :: administrator -> marciana :: 2007
2014-04-09 17:01:32 :: marciana -> administrator :: 2007
2018-06-04 04:05:10 :: administrator -> :: 2007
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-Chavesensoriamento remoto agrícola
estimativa de área de culturas agrícolas
imagem de satélite
agricultural remote sensing
crop area estimation
satellite image
ResumoEste trabalho objetivou avaliar o potencial e as limitações das imagens MODIS para classificação e estimativa de área de soja por meio do método de superfície de resposta espectro-temporal (Spectral-Temporal Response Surface - STRS). Um mapa temático das áreas com soja, oriundo da classificação de imagens Landsat do Estado do Rio Grande do Sul foi utilizado como referência para auxiliar na orientação da amostragem dos pixels de treinamento e para a comparação dos resultados. Seis imagens compostas do sensor MODIS foram utilizadas para classificação supervisionada da área de soja por meio do algoritmo de máxima verossimilhança (MAXVER) adaptado ao método STRS. Os resultados foram avaliados pelo coeficiente Kappa para a totalidade da área em estudo e também para uma região de latifúndios e outra de minifúndios. O método STRS subestimou em 6,6% a área de soja, para toda a região estudada, sendo que a estatística Kappa foi de 0,503. Para as regiões de latifúndios e minifúndios a área de soja foi superestimada em 8% (Kappa=0,424) e subestimada em 43,4% (Kappa=0,358), respectivamente. As imagens MODIS, por meio do método STRS, demonstraram ter potencial para classificar a área de soja, principalmente em regiões de latifúndios. Em regiões de minifúndios a correta identificação e classificação das áreas de soja mostrou-se pouco eficiente em razão da baixa resolução espacial das imagens MODIS. ABSTRACT: This paper was aimed at evaluating the potential and the limitations of MODIS images for soybean classification and area estimation through a Spectral-Temporal Response Surface (STRS) method. A soybean thematic map from Rio Grande do Sul State, Brazil, derived from Landsat images was used as reference data to assist both sample training and results comparison. Six 16-day composite MODIS images were classified through a supervised maximum likelihood algorithm (MAXVER) adapted to the STRS method. The results were evaluated using the Kappa coefficient for the entire study area and for one region dominated by large farms and another by small ones. The STRS method underestimated the soybean area by 6.6%, for the entire study area, with a Kappa coefficient of 0.503. For regions with large and small farms the soybean area was overestimated by 8% (Kappa=0.424) and underestimated by 43.4% (Kappa=0.358), respectively. Eventually, MODIS images, through the STRS method, demonstrated good potential to classify and estimate soybean area, mainly in regions with large farms. For regions with small farms the correct identification and classification of soybean areas showed to be less efficient due to the low spatial resolution of MODIS images.
ÁreaSRE
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4. Condições de acesso e uso
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Idiomapt
Arquivo Alvoa19v37n1.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
bernardo
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Edição Anteriorsid.inpe.br/ePrint@80/2006/12.07.14.38
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
URL (dados não confiáveis)http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_issuetoc&pid=0103-847820070001&lng=pt&nrm=iso
DivulgaçãoWEBSCI; SCIELO.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previouslowerunit project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype


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