Classificação sub-pixel de séries temporais de dados MODIS para o mapeamento da cana-de-açúcar na Bacia do Alto Paraguai.

O aumento da produção da cana-de-açúcar tem impulsionado o setor sucroalcooleiro na região Centro-Sul do Brasil, em especial nos estados do Mato Grosso do Sul e Mato Grosso. Porém, a expansão do cultivo na extensa Bacia do Alto Paraguai (BAP) que engloba o Pantanal, pode trazer graves ameaças ao bioma. Os dados MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) fornecem cobertura de grandes áreas com alta periodicidade, que possibilitam o monitoramento da cultura da cana-de-açúcar. Entretanto, a moderada resolução espacial dos dados faz com que possa ocorrer a mistura espectral de diferentes classes de cobertura da terra dentro de um mesmo pixel. Neste contexto, o objetivo do trabalho foi aplicar uma metodologia de classificação sub-pixel utilizando séries temporais de dados MODIS para mapear o cultivo da cana-de-açúcar na BAP.

Bibliographic Details

Main Authors:	ANTUNES, J. F. G., ESQUERDO, J. C. D. M.
Other Authors:	JOÃO FRANCISCO GONÇALVES ANTUNES, CNPTIA; JÚLIO CÉSAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA.
Format:	Anais e Proceedings de eventos biblioteca
Language:	pt_BR por
Published:	2016-11-21
Subjects:	Processamento de imagens, Análise harmônica, Reconhecimento de padrões, Redes neuro-fuzzy, Image processing, Harmonic analysis, Pattern recognition, Neuro-fuzzy networks, Sensoriamento remoto, Cana de açúcar, Remote sensing, Image analysis, Sugarcane,
Online Access:	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1056675
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