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dc.contributor.authorMIRANDA, J. I.
dc.date.accessioned2022-05-18T12:16:08Z-
dc.date.available2022-05-18T12:16:08Z-
dc.date.created1996-04-26
dc.date.issued1996
dc.identifier.citationJaguariuna: EMBRAPA-CNPMA, 1996.
dc.identifier.issn1413-0084
dc.identifier.urihttp://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/12453-
dc.descriptionUma 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.
dc.language.isopor
dc.relation.ispartofseries(EMBRAPA-CNPMA. Documentos, 4).
dc.rightsopenAccess
dc.subjectClassificacao supervisionada
dc.subjectGuaíra
dc.titleIdentificação de alvos agrícolas em imagens digitais Landsat: uma aplicação em Guaíra, SP.
dc.typeFolhetos
dc.subject.thesagroSensoriamento remoto
dc.subject.thesagroGeologia
dc.subject.thesagroFisiografia
dc.subject.thesagroClima
dc.subject.thesagroSolo
dc.subject.thesagroÁgua
dc.subject.thesagroAgricultura
dc.subject.nalthesaurusRemote sensing
dc.subject.nalthesaurusLandsat
dc.format.extent240 p.
riaa.ainfo.id12453
riaa.ainfo.lastupdate2022-05-18
dc.contributor.institutionJOSÉ IGUELMAR MIRANDA, CNPMA.
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