1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
Site | mtc-m21c.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/42JUHP8 |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/06.02.12.55 |
Última Atualização | 2020:06.02.12.55.14 (UTC) simone |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/06.02.12.55.14 |
Última Atualização dos Metadados | 2022:01.04.01.35.10 (UTC) administrator |
DOI | 10.3390/rs12071152 |
ISSN | 2072-4292 |
Chave de Citação | AraiSaDuCaHoSh:2020:VeFrIm |
Título | Vegetation fraction images derived from PROBA-V data for rapid assessment of annual croplands in Brazil |
Ano | 2020 |
Mês | Apr. |
Data de Acesso | 13 maio 2024 |
Tipo de Trabalho | journal article |
Tipo Secundário | PRE PI |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 18990 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Arai, Egídio 2 Sano, Edson Eyji 3 Dutra, Andeise Cerqueira 4 Cassol, Henrique Luis Godinho 5 Hoffmann, Tânia Beatriz 6 Shimabukuro, Yosio Edemir |
Identificador de Curriculo | 1 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP 2 3 4 5 6 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ |
Grupo | 1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 2 3 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 4 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 5 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 6 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR |
Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 egidio@dsr.inpe.br 2 edson.sano@embrapa.br 3 andeise.dutra@inpe.br 4 henrique@dsr.inpe.br 5 tania.hoffmann@inpe.br 6 yosio@dsr.inpe.br |
Revista | Remote Sensing |
Volume | 12 |
Número | 7 |
Páginas | e1152 |
Nota Secundária | B3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I |
Histórico (UTC) | 2020-06-02 12:55:14 :: simone -> administrator :: 2020-06-02 12:55:15 :: administrator -> simone :: 2020 2020-06-02 12:55:45 :: simone -> administrator :: 2020 2020-06-07 08:43:42 :: administrator -> simone :: 2020 2020-06-23 22:40:10 :: simone -> administrator :: 2020 2022-01-04 01:35:10 :: administrator -> simone :: 2020 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Tipo do Conteúdo | External Contribution |
Tipo de Versão | publisher |
Palavras-Chave | : linear spectral mixing model Mato Grosso State cropland mapping maximum fraction values mosaic |
Resumo | This paper presents a new method for rapid assessment of the extent of annual croplands in Brazil. The proposed method applies a linear spectral mixing model (LSMM) to PROBA-V time series images to derive vegetation, soil, and shade fraction images for regional analysis. We used S10-TOC (10 days synthesis, 1 km spatial resolution, and top-of-canopy) products for Brazil and S5-TOC (five days synthesis, 100 m spatial resolution, and top-of-canopy) products for Mato Grosso State (Brazilian Legal Amazon). Using the time series of the vegetation fraction images of the whole year (2015 in this case), only one mosaic composed with maximum values of vegetation fraction was generated, allowing detecting and mapping semi-automatically the areas occupied by annual crops during the year. The results (100 m spatial resolution map) for the Mato Grosso State were compared with existing global datasets (Finer Resolution Observation and MonitoringGlobal Land Cover (FROM-GLC) and Global Food SecuritySupport Analyses Data (GFSAD30)). Visually those maps present a good agreement, but the area estimated are not comparable since the agricultural class definition are different for those maps. In addition, we found 11.8 million ha of agricultural areas in the entire Brazilian territory. The area estimation for the Mato Grosso State was 3.4 million ha for 1 km dataset and 5.3 million ha for 100 m dataset. This difference is due to the spatial resolution of the PROBA-V datasets used. A coefficient of determination of 0.82 was found between PROBA-V 100 m and Landsat-8 OLI area estimations for the Mato Grosso State. Therefore, the proposed method is suitable for detecting and mapping annual croplands distribution operationally using PROBA-V datasets for regional analysis. |
Área | SRE |
Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Vegetation fraction images... |
Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Vegetation fraction images... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | |
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4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/42JUHP8 |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/42JUHP8 |
Idioma | en |
Arquivo Alvo | arai_remote sensing.pdf |
Grupo de Usuários | simone |
Grupo de Leitores | administrator simone |
Visibilidade | shown |
Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft |
Permissão de Atualização | não transferida |
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5. Fontes relacionadas | |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ER446E 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 6 sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 5 sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.03 2 |
Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS. |
Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url |
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7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | simone |
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