XX SBSR
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Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trabalho Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional - Trabalho Externo
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Páginas
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Palavras-Chave
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Resumo
(*)
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Índices de vegetação são técnicas de sensoriamento remoto que permitem observar o comportamento espectral dos alvos, possibilitando a identificação de diferentes classes de um ambiente. Este artigo objetiva discriminar as classes de agricultura, pastagem e vegetação secundária, para um recorte no município de Sorriso/MT, comparando os índices NDVI e EVI, por meio da plataforma Google Earth Engine. Foi utilizada a coleção de imagens harmonizadas do satélite Sentinel-2, de julho/2019 a agosto/2021. Em seguida, 20 amostras de cada classe foram plotadas e obtidos os índices de vegetação para serem analisados. Contatou-se que os índices não diferenciam todas as classes durante todo o tempo, pois alguns alvos apresentam comportamentos semelhantes em certas épocas do ano. Entretanto, no período de desenvolvimento agrícola o EVI apresentou melhores diferenciações. Além disso, temporalidade e contexto são determinantes para analisar o comportamento do alvo e a presença de um intérprete possibilita a validação e aperfeiçoamento do mapeamento. ABSTRACT: allow observing the spectral behavior of targets, enabling the identification of different classes of an environment. This article aims to discriminate the classes of agriculture, pasture and secondary vegetation, for a cut in the municipality of Sorriso/MT, comparing the NDVI and EVI indices, through the Google Earth Engine platform. The collection of harmonized images from the Sentinel-2 satellite, from July/2019 to August/2021, was used. Then, 20 samples of each class were plotted and vegetation indices were obtained to be analyzed. It was found that the indices do not differentiate all classes at all times, as some targets present similar behaviors at certain times of the year. However, in the period of agricultural development the EVI presented better differentiations. Furthermore, temporality and context are crucial to analyze the behavior of the target and the presence of an interpreter allows the validation and improvement of the mapping.
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
Sistemas de coleta de dados e telemetria
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
Serviços e Tecnologias Espaciais
Inteligência Artificial para Observação da Terra
Biodiversidade e Conservação
Mapeamento Colaborativo
Queimadas e Incêndios Florestais
Sustentabilidade e Meio Ambiente
Idioma
(*)
Português
Espanhol
Inglês
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