Classificação de áreas algodoeiras utilizando séries temporais de imagens Modis.

dc.contributorJOÃO PAULO SAMPAIO WERNER, Feagri/Unicamp, Bolsista CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA.
dc.creatorWERNER, J. P. S.
dc.creatorOLIVEIRA, S. R. de M.
dc.creatorESQUERDO, J. C. D. M.
dc.date2018-01-12T23:16:01Z
dc.date2018-01-12T23:16:01Z
dc.date2018-01-10
dc.date2017
dc.date2020-01-21T11:11:11Z
dc.date.accessioned2026-07-07T04:15:24Z
dc.descriptionResumo: O objetivo deste trabalho foi classificar áreas com o cultivo de algodão no estado de Mato Grosso. Foram utilizados dados de referência terrestre e uma série temporal de imagens de índices vegetativos do sensor Modis. A partir da série temporal de imagens, foram gerados perfis espectro-temporais e extraídas 11 métricas fenológicas em imagens de decomposição. A partir dessas métricas fenológicas, a técnica de indução de árvore de decisão foi aplicada para gerar regras de classificação que, posteriormente, foram utilizadas para separar as áreas com cultivo de algodão de outras coberturas vegetais. Os resultados encontrados, utilizando os índices de vegetação (NDVI e EVI) obtidos de séries temporais de imagens, demonstraram a capacidade dos modelos para discriminar áreas de algodão de outras culturas.
dc.descriptionEditores técnicos: Giampaolo Queiroz Pellegrino, Luciana Guilherme Sacomani Zenerato, Maria Fernanda Moura, Maria Giulia Croce, Poliana Fernanda Giachetto.
dc.formatp. 34-38.
dc.identifierIn: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPCUÁRIA, 13., 2017, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2017.
dc.identifier978-85-7035-761-8
dc.identifierhttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1084896
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/455725
dc.languagepor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectÍndice de vegetação
dc.subjectMétricas tecnológicas
dc.subjectMineração de dados
dc.subjectData mining
dc.subjectAlgodão
dc.subjectVegetation index
dc.titleClassificação de áreas algodoeiras utilizando séries temporais de imagens Modis.
dc.typeArtigo em anais e proceedings

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