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Metadados

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Repositóriodpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.17.05.02.44
Última Atualização2009:03.26.09.08.24 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.17.05.02.46
Última Atualização dos Metadados2022:07.07.03.56.38 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-15937-PRE/10547
ISBN978-85-17-00044-7
Chave de CitaçãoMelloVieiAguiRudo:2009:ClCoCa
TítuloClassificação da colheita da cana-de-açúcar por meio de imagens de satélite utilizando superfícies de resposta espectro-temporais
FormatoDVD, On-line.
Ano2009
Data de Acesso19 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho849 KiB
2. Contextualização
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
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Galvão, Lênio Soares
Endereço de e-Maillise@dpi.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 14 (SBSR)
Localização do EventoNatal
Data25-30 abr. 2009
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas279-286
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioArtigo
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2008-11-17 16:12:49 :: pupin@dsr.inpe.br -> sbsr ::
2008-12-15 20:16:50 :: sbsr -> lise@dpi.inpe.br ::
2009-01-09 11:24:26 :: lise@dpi.inpe.br -> sbsr ::
2009-02-19 17:04:39 :: sbsr -> administrator ::
2009-05-28 12:59:02 :: administrator -> lise@dpi.inpe.br ::
2009-06-09 19:31:40 :: lise@dpi.inpe.br -> marciana ::
2009-06-22 13:55:15 :: marciana -> erich@sid.inpe.br ::
2009-06-23 19:10:16 :: erich@sid.inpe.br -> administrator ::
2009-08-05 01:54:36 :: administrator -> erich@sid.inpe.br ::
2010-05-14 02:40:32 :: erich@sid.inpe.br -> marciana ::
2011-02-16 14:17:02 :: marciana -> administrator :: 2009
2022-07-07 03:56:38 :: administrator -> :: 2009
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
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.
ÁreaSRE
TipoAgricultura
ArranjoClassificação da colheita...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
marciopupin_SBSR_1_STRS_FINAL.pdf 17/11/2008 14:12 723.4 KiB 
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.17.05.02.44
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.17.05.02.44
Idiomapt
Arquivo Alvo279-286.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
pupin@dsr.inpe.br
lise@dpi.inpe.br
marciana
erich@sid.inpe.br
administrator
Grupo de Leitoresadministrator
pupin@dsr.inpe.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhodpi.inpe.br/marte1@80/2009/05.26.17.02
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.41 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/netuno@1905/2006/07.17.20.18
dpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30
6. Notas
Nota1
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition identifier issn label lineage nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor shorttitle sponsor tertiarymark url versiontype volume


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