XIX SBSR
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CMS
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Afiliação (1° Autor)
e-Mail (1° Autor)
2° Autor
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Grupo (2° Autor)
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Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
3° Autor
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Grupo (3° Autor)
COCRE
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GES
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Afiliação (3° Autor)
e-Mail (3° Autor)
4° Autor
(*)
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Grupo (4° Autor)
COCRE
CRCRA
CRCRN
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SEPAN
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PCP
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Afiliação (4° Autor)
e-Mail (4° Autor)
Páginas
(*)
Tipo Secundário
Evento Nacional
Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trabalho Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional - Trabalho Externo
Palavras-Chave
(*)
(?)
Resumo
(*)
(?)
A utilização de dados de sensores de microondas é pouco explorada no Brasil para o monitoramento agrícola. Diante disso, o objetivo do presente trabalho é avaliar a utilização de dados polarimétricos do Sentinel-1A para a classificação de culturas agrícolas. Foram utilizados como atributos o retroespalhamento na polarização VV e VH, a razão VV/VH, e a Entropia e Ângulo α obtidos da decomposição polarimétrica H-Alpha. Foi utilizada a abordagem multitemporal, com imagens de 10 datas para a primeira safra e 9 para a segunda safra. A exatidão global para as duas safras foi superior a 0,83 e as acurácias de produtor e usuário foram superiores a 0,83 para as principais culturas da área de estudo (soja, milho e algodão). Conclui-se que os dados polarimétricos do Sentinel-1A são adequados para classificar culturas agrícolas. ABSTRACT: The use of data from microwave sensors is little explored in Brazil for agricultural monitoring. Therefore, the objective of this work is to evaluate the use of Sentinel-1A polarimetric data for the classification of agricultural crops. The VV / VH polarization, the VV / VH ratio, and the Entropy and Angle α obtained from the H-Alpha polarimetric decomposition were used as attributes. A multitemporal approach was used, with images of 10 dates for the first harvest and 9 for the second harvest. The overall accuracy for the two harvests was over 0.83 and the producer and user accuracy were greater than 0.83 for the major crops in the study area (soybean, maize and cotton). Thus, the Sentinel-1A's polarimetric data seems to be useful to classify agricultural crops.
Tema
(*)
Análise de séries temporais de imagens de satélite
Aquacultura
Áreas úmidas
Cartografia e fotogrametria
Classificação e mineração de dados
Degradação de florestas
Educação
Floresta e outros tipos de vegetação
Geologia
Geomorfologia
Geoprocessamento e aplicações
Hidrologia
LIDAR: sensores e aplicações
Meteorologia e climatologia
Modelagem espacial
Monitoramento e modelagem ambiental
Mudança de uso e cobertura da Terra
Mudanças climáticas
Oceanografia
Poluição
Processamento de imagens
Produção e previsão agrícola
Saúde
Sensoriamento remoto de águas interiores
Sensoriamento remoto de microondas
Sensoriamento remoto hiperespectral
Serviços e tecnologias espaciais
Sistemas de coleta de dados e telemetria
Sistemas marinhos
Sistemas marinhos costeiros
Sistemas sensores: projeto, calibração e avaliação
Sistemas, gerenciamento e política de dados
Solos e umidade do solo
Urbanização
Uso e qualidade da água
VANTs, videografia e alta resolução
FileName
(?)
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