Spectral-temporal profile analysis of maize, soybean and sugarcane based on OLI/Landsat-8 data.

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dc.contributorBRUNO MONTIBELLER, University of Tartu; IEDA DEL'ARCO SANCHES, INPE; ALFREDO JOSE BARRETO LUIZ, CNPMA; FABIO GONÇALVES, Canopy Remote Sensing Solutions; DANIEL ALVES DE AGUIAR, Agrosatélite Geotecnologia Aplicada.
dc.creatorMONTIBELLER, B.
dc.creatorSANCHES, I. D.
dc.creatorLUIZ, A. J. B.
dc.creatorGONÇALVES, F.
dc.creatorAGUIAR, D. A. de
dc.date2020-03-26T00:45:58Z
dc.date2020-03-26T00:45:58Z
dc.date2020-03-25
dc.date2019
dc.date2020-03-26T00:45:58Z
dc.date.accessioned2026-07-07T05:07:56Z
dc.descriptionAbstract: Remote sensing (RS) technology is a viable complementary alternative to current agriculture surveying methods. RS data spectral information is the main variable used for several purposes, such as crop type identification. However, different management practices (MP) adopted in crop cultivation may alter its spectral characteristics. The objective of this work is to analyze the spectral-temporal profile (STP) variation of soybean, maize and sugarcane cultivated under different MP. We used time series of the six spectral bands of the OLI/Landsat-8 sensor and of two vegetation indexes (VI) to investigate the intraspecific variation (same crop specie) and the interspecific variation (different crop species). We applied hierarchical cluster analyses to determine the crop´s STP variation. The bands results were more efficient than the VI. This shows that despite the widely use of VI, better results are retrieved when using the bands STP, which also allows differentiating and analyzing crops cultivated under different MP. k-- Resumo: Dados de sensoriamento remoto são uma alternativa complementar aos métodos atuais de levantamento agrícola. A informação espectral dos dados de sensoriamento remoto é a principal variável utilizada para diversos propósitos como, por exemplo, a identificação do tipo de cultura. Porém, diferentes métodos de manejo (MM) adotados durante o cultivo podem alterar as características espectrais das culturas. Assim, o objetivo deste trabalho é analisar a variação do perfil espectro-temporal (PET) da soja, do milho e da cana-de-açúcar cultivadas com diferentes MM. Séries temporais de seis bandas espectrais do sensor OLI/Landsat-8 e dois índices de vegetação (IV) foram utilizados para analisar as variações intraespecíficas (mesma cultura) e interespecíficas (diferentes culturas). Para determinar as variações entre os PET das culturas, foi utilizado análises hierárquicas de clusters. Os resultados das análises baseadas nas bandas foram mais eficientes dos que as baseadas nos IV, apesar do amplo uso destes últimos.
dc.identifierBrazilian Journal of Agriculture, Piracicaba, v. 94, n. 3, p. 242-258, 2019.
dc.identifier2318-2407
dc.identifierhttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1121366
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/481457
dc.languageeng
dc.rightsopenAccess
dc.subjectAgricultural dynamics
dc.subjectVariação interespecífica
dc.subjectVariação intraespecífica
dc.subjectDinâmica agrícola
dc.subjectAnálise de clusters
dc.subjectÍndices de vegetação
dc.subjectSensoriamento Remoto
dc.subjectLevantamento
dc.subjectMilho
dc.subjectSoja
dc.subjectCana de Açúcar
dc.subjectRemote sensing
dc.subjectInterspecific variation
dc.subjectIntraspecific variation
dc.subjectCluster analysis
dc.subjectVegetation index
dc.titleSpectral-temporal profile analysis of maize, soybean and sugarcane based on OLI/Landsat-8 data.
dc.typeArtigo de periódico

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