Utilização de imagens-fração derivadas do sensor modis para o mapeamento de lavouras de café
AUTOR(ES)
Bispo, Rafael C., Lamparelli, Rubens A. C., Rocha, Jansle V.
FONTE
Eng. Agríc.
DATA DE PUBLICAÇÃO
2014-02
RESUMO
A produção de café esteve intimamente ligada ao desenvolvimento econômico do Brasil e ainda hoje o café é um importante produto da agricultura nacional. O Estado de Minas Gerais responde atualmente por 52% de toda a área de café do Brasil. Dados de sensoriamento remoto podem fornecer informações para o monitoramento e o mapeamento de café de maneira mais rápida e menos onerosa do que os métodos convencionais. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar a eficácia do mapeamento de áreas de café do município de Monte Santo de Minas-MG, a partir de imagens-fração derivadas do sensor MODIS, nas estações de estiagem e de chuva. Através do Modelo Linear de Mistura Espectral, foram derivadas imagens-fração de solo, café e água/sombra. Estas imagens-fração serviram como dados de entrada para a classificação automática supervisionada com o método SVM - Support Vector Machine. Os melhores resultados de Exatidão Global e Índice Kappa foram obtidos na classificação do período seco, sendo 67% e 0,41, respectivamente.
ASSUNTO(S)
modelo linear de mistura espectral classificação supervisionada exatidão global Índice kappa
Documentos Relacionados
- Mapeamento do uso e cobertura da terra a partir da segmentação e classificação de imagens-fração solo, sombra e vegetação derivadas do modelo linear de mistura aplicado a dados do sensor TM/Landsat5, na região do reservatório de Tucuruí - PA
- Variação temporal do índice de vegetação de lavouras cafeeiras utilizando produtos do sensor MODIS/TERRA.
- Variação temporal do índice de vegetação de lavouras cafeeiras utilizando produtos do sensor MODIS/TERRA.
- Séries temporais do sensor Modis para mapeamento de áreas irrigadas em bacias hidrográficas do Nordeste brasileiro
- Imagens do sensor MODIS associadas a um modelo agronômico para estimar a produtividade de soja
