GUASSELLI, L. A. (1)
NHONGO, E. J. S. (1)
WERNER, J. P. S. (1)
Métricas fenológicas (4)
Phenological metrics (4)
Degradação biológica (1)
EVI2 time series (1)
Fusion of spatio-temporal images (1)
Fusão de imagens espaço-temporal (1)
Homogeneous region (1)
Métricas estatísticas (1)
Parâmetros biofísicos (1)
Pasture reformation (1)
Perfil espetro-temporal (1)
Mapeamento de soja e milho com mineração de dados e imagens sintéticas Landsat e Modis. Repositório Alice
OLDONI, L. V..
Estudos referentes ao acompanhamento da produção agrícola têm um peso determinante e estratégico no planejamento econômico do país, devido à importância do agronegócio, e também para segurança alimentar. O sensoriamento remoto orbital é uma alternativa eficaz para realizar o monitoramento das culturas agrícolas, devido ao baixo custo, grande escala de abrangência e rapidez na coleta de dados. Porém, geralmente os sensores com alta resolução espacial possuem baixa resolução temporal, e os com alta resolução temporal possuem baixa resolução espacial. Assim, para se realizar o acompanhamento de culturas agrícolas com uma resolução espacial mais alta, a cobertura por nuvens pode ser um fator limitante. Estes problemas podem ser contornados com a utilização de...
Tipo: Tese/dissertação (ALICE) Palavras-chave: Métricas estatísticas; Métricas fenológicas; Mineração de dados; Fusão de imagens espaço-temporal; Data mining; Fusion of spatio-temporal images; Phenological metrics; Statistical metrics; Sensoriamento Remoto; Milho; Soja; Remote sensing.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1105405
MODIS Time Series to Detect Anthropogenic Interventions and Degradation Processes in Tropical Pasture. Repositório Alice
AGUIAR, D. A.; MELLO, M. P.; NOGUEIRA, S. F.; GONÇALVES, F. G.; ADAMI, M.; RUDORFF, B. F. T..
The unavoidable diet change in emerging countries, projected for the coming years, will significantly increase the global consumption of animal protein. It is expected that Brazilian livestock production, responsible for close to 15% of global production, be prepared to answer to the increasing demand of beef. Consequently, the evaluation of pasture quality at regional scale is important to inform public policies towards a rational land use strategy directed to improve livestock productivity in the country. Our hypothesis is that MODIS images can be used to evaluate the processes of degradation, restoration and renovation of tropical pastures. To test this hypothesis, two field campaigns were performed covering a route of approximately 40,000 km through...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: EVI2 time series; Biophysical parameters; Phenological metrics; Biological degradation; Pasture reformation; Parâmetros biofísicos; Métricas fenológicas; Degradação biológica; Reforma de pastagens; Renovação de pastagens; Recuperação de pastagem.
Ano: 2017 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1060956
Uso da mineração de dados na classificação do algodão utilizando séries-temporais de imagens MODIS. Repositório Alice
WERNER, J. P. S.; ESQUERDO, J. C. D. M.; OLIVEIRA, S. R. de M..
RESUMO. O objetivo do trabalho foi avaliar o uso de técnicas de mineração de dados extraídos de séries temporais de índices vegetativos do sensor MODIS para a classificação de padrões temporais do cultivo do algodão herbáceo. A partir da série temporal de imagens, foram gerados perfis espectro-temporais e extraídas 11 métricas fenológicas na forma de imagens de decomposição. Com as informações das métricas fenológicas e dados de referência terrestre, técnicas de mineração de dados foram aplicadas para gerar regras de classificação que, posteriormente, foram utilizadas para separar os padrões com cultivo de algodão de outras coberturas vegetais. Os resultados encontrados demonstraram a capacidade dos modelos para discriminar padrões de algodão de outras...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados; Índice de vegetação; Métricas fenológicas; Árvore de decisão; TIMESAT; Séries temporais; Data mining; Phenological metrics; Decision tree; Vegetation index; Time series analysis.