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.
| Main Authors: | , |
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| Other Authors: | |
| Format: | Anais e Proceedings de eventos biblioteca |
| Language: | pt_BR por |
| Published: |
2016-11-21
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| 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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| Summary: | 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. |
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