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
Aparece nas coleções:	Série Documentos (CNPMA)