Uso de dados OLI/Landsat-8 e 9 e MSI/Sentinel-2 na classificação dos níveis de degradação de pastagens em Corumbataí-SP.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SOUZA, I. C. DE
Data de Publicação: 2022
Outros Autores: SILVEIRA, H. L. F. da, RODRIGUES, C. A. G., SCARAZATTI, B., RONQUIM, C. C.
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
Texto Completo: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1146286
Resumo: RESUMO: O sensoriamento remoto é uma área em constante ascensão como ferramenta de planejamento, mapeamento e soluções para diversos segmentos de interesse socioeconômico. O objetivo deste trabalho foi analisar, usando materiais e técnicas do sensoriamento remoto e informações de campo, a degradação da pastagem no município de Corumbataí/SP. Para tanto, foram utilizadas imagens dos satélites Landsat-8 e 9 com o sensor OLI e Sentinel-2 com o sensor MSI. Foram feitas classificações usando a técnica supervisionada, algoritmo de máxima verossimilhança e do Random Forests com quatro distintas combinações de bandas de cada satélite, juntamente com os índices de vegetação NDVI e SAVI. Os resultados foram avaliados através do índice kappa e apresentaram melhor concordância com a coleta in situ na combinação de raster SAVI+B4+B5 para o Landsat e SAVI+B4+B8 para o Sentinel.
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spelling Uso de dados OLI/Landsat-8 e 9 e MSI/Sentinel-2 na classificação dos níveis de degradação de pastagens em Corumbataí-SP.Índice de vegetaçãoMapeamentoRandom ForestsSensoriamento RemotoRESUMO: O sensoriamento remoto é uma área em constante ascensão como ferramenta de planejamento, mapeamento e soluções para diversos segmentos de interesse socioeconômico. O objetivo deste trabalho foi analisar, usando materiais e técnicas do sensoriamento remoto e informações de campo, a degradação da pastagem no município de Corumbataí/SP. Para tanto, foram utilizadas imagens dos satélites Landsat-8 e 9 com o sensor OLI e Sentinel-2 com o sensor MSI. Foram feitas classificações usando a técnica supervisionada, algoritmo de máxima verossimilhança e do Random Forests com quatro distintas combinações de bandas de cada satélite, juntamente com os índices de vegetação NDVI e SAVI. Os resultados foram avaliados através do índice kappa e apresentaram melhor concordância com a coleta in situ na combinação de raster SAVI+B4+B5 para o Landsat e SAVI+B4+B8 para o Sentinel.Evento online. CIIC 2022. Nº 22503.IZABELA CHIARATO DE SOUZA, BOLSISTA CNPM; HILTON LUIS FERRAZ DA SILVEIRA, CNPM; CRISTINA APARECIDA GONCALVES RODRIG, CNPM; BRUNO SCARAZATTI, CNPM; CARLOS CESAR RONQUIM, CNPM.SOUZA, I. C. DESILVEIRA, H. L. F. daRODRIGUES, C. A. G.SCARAZATTI, B.RONQUIM, C. C.2022-09-09T12:07:06Z2022-09-09T12:07:06Z2022-09-092022Artigo em anais e proceedingsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionp. 1-12.In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 16., 2022, Campinas. Anais... Campinas: Instituto Agronômico, 2022.978-65-88414-07-1http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1146286porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)instname:Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)instacron:EMBRAPA2022-09-09T12:07:14Zoai:www.alice.cnptia.embrapa.br:doc/1146286Repositório InstitucionalPUBhttps://www.alice.cnptia.embrapa.br/oai/requestcg-riaa@embrapa.bropendoar:21542022-09-09T12:07:14Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)false
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