Título:	Identificação de alvos agrícolas em imagens digitais Landsat: uma aplicação em Guaíra, SP.
Autor:	MIRANDA, J. I.
Afiliación:	JOSÉ IGUELMAR MIRANDA, CNPMA.
Año:	1996
Referencia:	Jaguariuna: EMBRAPA-CNPMA, 1996.
Páginas:	40 p.
Descripción:	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
Palabras clave:	Classificacao supervisionada Guaíra
Citación:	(EMBRAPA-CNPMA. Documentos, 4).
ISSN:	1413-0084
Tipo de Material:	Folhetos
Acceso:	openAccess
Aparece en las colecciones:	Série Documentos (CNPMA)