Geotechnologies in Coffee crop mapping at municipality scale
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Data de Publicação: | 2008 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Sociedade & natureza (Online) |
Texto Completo: | https://seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/9481 |
Resumo: | A cafeicultura, atividade de grande importância econômica e social para o país, é um segmento do agronegócio que não dispõe de informações atualizadas sobre o seu agroecossistema e perfil produtivo. O presente trabalho vem corroborar no sentido de desenvolver e/ou adequar metodologias fundamentadas em geotecnologias que possam contribuir significativamente para a delimitação e caracterização da cafeicultura em Minas Gerais. Como área de estudo piloto foram selecionados os municípios de Aguanil, Boa Esperança, Campo Belo e Cristais. No desenvolvimento do trabalho foram utilizadas imagens do sensor CCD a bordo do satélite CBERS, imagens do sensor TM a bordo do LANDSAT-5. As imagens foram classificadas de forma supervisionada com o classificador Maxver e posteriormente realizada a interpretação visual para a correção dos erros de omissão e inclusão. Os resultados mostraram que foi possível identificar e mapear as áreas cultivadas com café por meio de imagens de satélites de sensoriamento remoto. |
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Geotechnologies in Coffee crop mapping at municipality scaleGEOTECNOLOGIAS NO MAPEAMENTO DA CULTURA DO CAFÉ EM ESCALA MUNICIPALA cafeicultura, atividade de grande importância econômica e social para o país, é um segmento do agronegócio que não dispõe de informações atualizadas sobre o seu agroecossistema e perfil produtivo. O presente trabalho vem corroborar no sentido de desenvolver e/ou adequar metodologias fundamentadas em geotecnologias que possam contribuir significativamente para a delimitação e caracterização da cafeicultura em Minas Gerais. Como área de estudo piloto foram selecionados os municípios de Aguanil, Boa Esperança, Campo Belo e Cristais. No desenvolvimento do trabalho foram utilizadas imagens do sensor CCD a bordo do satélite CBERS, imagens do sensor TM a bordo do LANDSAT-5. As imagens foram classificadas de forma supervisionada com o classificador Maxver e posteriormente realizada a interpretação visual para a correção dos erros de omissão e inclusão. Os resultados mostraram que foi possível identificar e mapear as áreas cultivadas com café por meio de imagens de satélites de sensoriamento remoto.Universidade Federal de Uberlândia2008-08-14info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/9481Sociedade & Natureza; Vol. 20 No. 1 (2008)Sociedade & Natureza; v. 20 n. 1 (2008)1982-45130103-1570reponame:Sociedade & natureza (Online)instname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFUporhttps://seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/9481/5757Copyright (c) 2008 Maurício Alves Moreira, Marco Aurélio Barros, Bernardo Friedrich Theodor Rudorffhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessMoreira, Maurício AlvesBarros, Marco AurélioRudorff, Bernardo Friedrich Theodor2022-12-14T12:18:47Zoai:ojs.www.seer.ufu.br:article/9481Revistahttp://www.sociedadenatureza.ig.ufu.br/PUBhttps://seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/oai||sociedade.natureza.ufu@gmail.com|| lucianamelo@ufu.br1982-45130103-1570opendoar:2022-12-14T12:18:47Sociedade & natureza (Online) - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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A cafeicultura, atividade de grande importância econômica e social para o país, é um segmento do agronegócio que não dispõe de informações atualizadas sobre o seu agroecossistema e perfil produtivo. O presente trabalho vem corroborar no sentido de desenvolver e/ou adequar metodologias fundamentadas em geotecnologias que possam contribuir significativamente para a delimitação e caracterização da cafeicultura em Minas Gerais. Como área de estudo piloto foram selecionados os municípios de Aguanil, Boa Esperança, Campo Belo e Cristais. No desenvolvimento do trabalho foram utilizadas imagens do sensor CCD a bordo do satélite CBERS, imagens do sensor TM a bordo do LANDSAT-5. As imagens foram classificadas de forma supervisionada com o classificador Maxver e posteriormente realizada a interpretação visual para a correção dos erros de omissão e inclusão. Os resultados mostraram que foi possível identificar e mapear as áreas cultivadas com café por meio de imagens de satélites de sensoriamento remoto. |
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