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Título: Identificação de alvos agrícolas em imagens digitais Landsat: uma aplicação em Guaíra, SP.
Autoria: MIRANDA, J. I.
Afiliação: JOSÉ IGUELMAR MIRANDA, CNPMA.
Ano de publicação: 1996
Referência: Jaguariuna: EMBRAPA-CNPMA, 1996.
Páginas: 40 p.
Conteúdo: Uma classificação supervisionada, usando analise discriminante por máxima verossimilhança (maxver), foi usada em uma área do município de Guaíra, SP, para identificar em sete classes diferentes alvos agrícolas: cultura anual, cana-de-açúcar, solo nu, solo semicoberto, pasto, floresta e água, usando imagens do satélite Landsat 5, sensor TM, em formato digital nas bandas 3, 4, e 5 (vermelho, infravermelho próximo e médio, respectivamente). A matriz final de classificação do maxver apresentou performance global de 85%, que e o exato valor mínimo aceitado na literatura. A imagem temática do resultado mostra um bom nível de identificação das classes, onde pode-se confirmar o bom desempenho da técnica de máxima verossimilhança para classificar imagens digitais multiespectral de satélite.
Thesagro: Sensoriamento remoto
Geologia
Fisiografia
Clima
Solo
Água
Agricultura
NAL Thesaurus: Remote sensing
Landsat
Palavras-chave: Classificacao supervisionada
Guaíra
Série: (EMBRAPA-CNPMA. Documentos, 4).
ISSN: 1413-0084
Tipo do Material: Folhetos
Acesso: openAccess
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