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Tipo da ReferênciaConference Proceedings
Repositóriodpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.17.05.02.44
Metadadosdpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.17.05.02.46
Sitemarte.sid.inpe.br
Número de Entrada0
ISBN978-85-17-00044-7
Chave SecundáriaINPE-15937-PRE/10547
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Chave de CitaçãoMelloVieiAguiRudo:2009:ClCoCa
Autor1 Mello, Márcio Pupin de
2 Vieira, Carlos Antônio Oliveira
3 Aguiar, Daniel Alves de
4 Rudorff, Bernardo Friedrich Theodor
Identificador de Curriculo1
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JGKP
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
2
3 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE
2 Universidade Federal de Viçosa - UFV
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE
Endereço de e-Mail do Autor1 pupin@dsr.inpe.br
2 carlos.vieira@ufv.br
3 daniel@dsr.inpe.br
4 bernardo@dsr.inpe.br
TítuloClassificação da colheita da cana-de-açúcar por meio de imagens de satélite utilizando superfícies de resposta espectro-temporais
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 14 (SBSR)
Ano2009
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Galvão, Lênio Soares
Título do LivroAnais
Data25-30 abr. 2009
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Localização do EventoNatal
Palavras-Chaveremote sensing, multitemporal image classification, accuracy assessment, automatization, sensoriamento remoto, classificação multitemporal de imagens, avaliação da exatidão, automatização.
ResumoEnvironmental impacts related to sugarcane crop cultivation are becoming a worldwide issue due to the great potential that ethanol has to mitigate the emission of green house gases. However, the sugarcane straw burning prior to harvest is still a critical environmental problem that needs special attention. São Paulo State represents more than 60% of the Brazilian sugarcane production with 4.9 millions ha of cultivated area. The State government together with the private sugarcane production sector established in 2007 a protocol to gradually stop the sugarcane straw burning up to 2014. Remote sensing images have the potential to monitor the harvest management procedure identifying the fields that were harvested with and without straw burning prior to harvest. Currently, this identification and classification is carried out using visual interpretation which provides high quality results but is extremely tedious and time consuming. The present work has the objective to propose an automated classification procedure based on Spectral Temporal Response Surfaces (STRS) to classify the recent harvested sugarcane into burned and non-burned fields. This procedure is based on a pixel-by-pixel classification considering the spectral-temporal reflectance of each image pixel generating a thematic map. A visual interpreted reference map was used to assess the automated classification map accuracy which showed an overall index of 87.3%. The STRS classification procedure showed to be a promising alternative to automate the generation of thematic maps of harvested sugarcane with and without straw burning based on spectral-temporal remote sensing images.
Páginas279-286
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Idiomapt
AssuntoAgricultura
SessãoAgricultura
TipoAgricultura
Tipo SecundárioPRE CN
Tipo TerciárioArtigo
FormatoDVD, On-line.
AreaSRE
Nota1
Tamanho849 KiB
Número de Arquivos1
Arquivo Alvo279-286.pdf
Última Atualização2009:03.26.09.08.24 dpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30 administrator
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.02.31.16 dpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30 administrator {D 2009}
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marciana
erich@sid.inpe.br
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Grupo de Leitoresadministrator
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Visibilidadeshown
Transferível1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/netuno@1905/2006/07.17.20.18
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Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Conteúdo da Pasta source
marciopupin_SBSR_1_STRS_FINAL.pdf 17/11/2008 14:12 723.4 KiB 
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Data de Acesso23 nov. 2020

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