@Article{LuizEberSchuForm:2014:ViDaIm,
               author = "Luiz, Alfredo Jos{\'e} Barreto and Eberhardt, Isaque Daniel Rocha 
                         and Schultz, Bruno and Formaggio, Antonio Roberto",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)}",
                title = "Visualiza{\c{c}}{\~a}o de dados de imagens de sensoriamento 
                         remoto",
              journal = "Revista da Estat{\'{\i}}stica da Universidade Federal de Ouro 
                         Preto",
                 year = "2014",
               volume = "30",
               number = "2",
                pages = "260--265",
             keywords = "Processamento gr{\'a}fico, rotina R, frequ{\^e}ncia, imagens de 
                         sensoriamento remoto.",
             abstract = "Geralmente, os dados de sensoriamento remoto s{\~a}o 
                         representados em imagens que reproduzem fei{\c{c}}{\~o}es da 
                         superf{\'{\i}}cie terrestre. Entretanto, imagens s{\~a}o 
                         compostas por dados quantitativos multivariados que podem ser 
                         trabalhados de diversas formas para produzir 
                         visualiza{\c{c}}{\~o}es diferentes das reprodu{\c{c}}{\~o}es 
                         pict{\'o}ricas tradicionais. Dados que podem parecer sem valor, 
                         como das {\'a}reas cobertas por nuvens, podem revelar-se fonte de 
                         importante informa{\c{c}}{\~a}o para o planejamento de trabalhos 
                         futuros. O Brasil tem grande import{\^a}ncia na 
                         produ{\c{c}}{\~a}o agr{\'{\i}}cola mundial e as culturas mais 
                         importantes no pa{\'{\i}}s s{\~a}o a soja, o milho e a 
                         cana-de-a{\c{c}}{\'u}car, que ocuparam 27,7, 15,9 e 8,7 
                         milh{\~o}es de hectares, respectivamente, na safra 2012/2013. 
                         Aproximadamente 40% desta produ{\c{c}}{\~a}o se localiza em 
                         S{\~a}o Paulo, Paran{\'a}, Santa Catarina e Rio Grande do Sul. 
                         Imagens de sat{\'e}lite mostram potencial na estimativa de 
                         {\'a}reas ocupadas pela agricultura de larga escala. Entretanto, 
                         para que se possa obter imagens {\'u}teis {\'e} preciso que 
                         n{\~a}o haja nuvens, o que n{\~a}o {\'e} comum nos 
                         per{\'{\i}}odos chave dentro do calend{\'a}rio 
                         agr{\'{\i}}cola dessas culturas na regi{\~a}o estudada. Obter 
                         imagens livres de nuvens ainda {\'e} um grande desafio para o 
                         monitoramento da agricultura em escala estadual ou nacional. Este 
                         trabalho objetivou demonstrar que o tratamento gr{\'a}fico de 
                         dados oriundos de imagens de sensoriamento remoto pode produzir 
                         resultados {\'u}teis. Para tanto, foi analisada a frequ{\^e}ncia 
                         de imagens livres de nuvens sobre estados ou mesorregi{\~o}es, ao 
                         longo dos meses, com base em uma s{\'e}rie temporal de 2000 a 
                         2013, a partir de dados obtidos pelo sensor MODIS e 
                         extra{\'{\i}}dos utilizando uma rotina do R. ABSTRACT: Our goal 
                         was to demonstrate that the graph data processing of remote 
                         sensing images can produce useful results. We analyzed the 
                         frequency of cloud free images over Brazilian states, using a time 
                         series from 2000 to 2013, extracted from the MODIS sensor data and 
                         using a routine R.",
                 issn = "2237-8111",
                label = "lattes: 2084527326378812 2 LuizEberSchuForm:2014:VIDAIM",
             language = "pt",
                  url = "http://www.cead.ufop.br/jornal/index.php/rest/article/view/519/423",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}