@Book{DuarteShiRudMorSbr:2004:MaVeEs,
author = "Duarte, Valdete and Shimabukuro, Yosio Edemir and Rudorff,
Bernardo Friedrich Theodor and Moreira, Maur{\'{\i}}cio Alves
and Sbruzzi, Regina Sim{\^e}a",
title = "Mapeamento da vegeta{\c{c}}{\~a}o do estado de S{\~a}o Paulo,
por meio do uso do sensoriamento remoto e geoprocessamento",
publisher = "INPE",
year = "2004",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
keywords = "Mapeamento, vegeta{\c{c}}{\~a}o, imagens landsat, t{\'e}cnicas
de sensoriamento remoto e geoprocessamento, S{\~a}o Paulo
(Estado), PRODES Digital, map, vegetation cover, methodology ,
Landsat satellite.",
abstract = "O objetivo deste trabalho {\'e} mostrar uma metodologia
alternativa para mapear a vegeta{\c{c}}{\~a}o do estado de
S{\~a}o Paulo, por meio de t{\'e}cnicas de Sensoriamento Remoto
e Geoprocessamento. Para o total imageamento do Estado de S{\~a}o
Paulo (248.000 Km2) s{\~a}o necess{\'a}rias aproximadamente 17
imagens do sensor ?Thematic Mapper? (TM) do sat{\'e}lite Landsat.
A metodologia proposta {\'e} uma adapta{\c{c}}{\~a}o da
metodologia desenvolvida no Instituto Nacional de Pesquisas
Espaciais (INPE), para o projeto de mapeamento digital das
{\'a}reas desflorestadas da Amaz{\^o}nia Legal (PRODES DIGITAL).
A metodologia prop{\~o}e-se, numa primeira fase, real{\c{c}}ar
os alvos de interesse sobre as imagens Landsat/TM, atrav{\'e}s de
contraste e, posteriormente, a classifica{\c{c}}{\~a}o das
mesmas, por meio de uma abordagem n{\~a}o-supervisionada. Na fase
de classifica{\c{c}}{\~a}o {\'e} feita a.",
language = "pt",
pages = "13",
ibi = "6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/ChLox",
url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/ChLox",
targetfile = "paginadeacesso.html",
urlaccessdate = "08 maio 2024"
}