Coffee Crop Mapping Using Principal Component Analysis And Illumination Factor For Complex Relief [utilização Da Técnica Por Componentes Principais (acp) E Fator De Iluminação, No Mapeamento Da Cultura Do Café Em Relevo Montanhoso]

dc.creatorLamparelli R.A.C.
dc.creatorNery L.
dc.creatorRocha J.V.
dc.date2011
dc.date2015-06-30T20:33:27Z
dc.date2015-11-26T14:51:21Z
dc.date2015-06-30T20:33:27Z
dc.date2015-11-26T14:51:21Z
dc.date.accessioned2018-03-28T22:02:53Z
dc.date.available2018-03-28T22:02:53Z
dc.identifier
dc.identifierEngenharia Agricola. , v. 31, n. 3, p. 584 - 597, 2011.
dc.identifier1006916
dc.identifier10.1590/S0100-69162011000300018
dc.identifierhttp://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-79960613234&partnerID=40&md5=37d62896e2f38c789170ecf7b7e95151
dc.identifierhttp://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/108389
dc.identifierhttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/108389
dc.identifier2-s2.0-79960613234
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1254437
dc.descriptionThe main goal of this study was to evaluate the information produced from Landsat/TM5 images using Principal Component Analysis (PCA) and Illumination Factor built from Digital Elevation Model from ASTER images for coffee areas mapping in complex relief. Three Landsat images were used to monitor the crop cycle. The Principal Component Analysis was applied to the Landsat images and the two first components were chosen, responsible for 94% of the initial information, and used as a sample set for the supervised classification of those images. That classification was compared with a conventional supervised classification (sampled from Landsat reflectance images) and multitemporal conventional supervised classification (using the three images). The accuracies of the classifications were calculated by Kappa index of agreement and Global Accuracy, using a coffee mask as reference. The results have shown that PCA was very efficient in illumination class definition as well as in sample choice, despite the samples had not represented the area classified. Due to that, the accuracy has increased, specially the one considering all the pixels classified as coffee in each image using PCA samples, demonstrating the importance of the multitemporal aspect.
dc.description31
dc.description3
dc.description584
dc.description597
dc.descriptionCamargo, A.P., Camargo, M.B.P., Definição e esquematização das fases fenológicas do cafeeiro arábica nas condições tropicais do Brasil (2001) Bragantia, 60 (1), pp. 65-68. , Campinas
dc.descriptionCanavesi, V., (2008) Aplicação de dados hiperespectrais na extração de informações qualitativas e quantitativas de plantios florestais do gênero Eucalyptus spp, pp. 145 f. , Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) - Instituto de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos. 2008
dc.descriptionCanty, M.J., Nielsen, A.A., Schmidt, M., Automatic radiometric normalization of multitemporal satellite imagery (2004) Remote Sensing of Environment, 91 (3-4), pp. 441-451. , New York
dc.descriptionCohen, J.A., Coefficient of agreement for nominal scales (1960) Educational and Psycological Measurement, 20 (1), pp. 37-46. , Durham
dc.descriptionCordero-Sancho, S., Sader, S.A., Spectral analysis and classification accuracy of coffee crops using Landsat and a topographic-environmental model (2007) International Journal of Remote Sensing, London, 28 (7), pp. 1.577-1.593
dc.descriptionLang, R.H., Welch, R., Algorithm theoretical basis document for Aster digital elevation models 1999 (2006), http://eospso.gsfc.nasa.gov/eos_homepage/for_scientists/atbd/docs/ASTER/atbd-ast-14.pdf, Disponível em: Acesso em: 19 novMercante, E., (2008) Dinâmica espectral da cultura da soja ao longo do ciclo vegetativo e sua relação com a produtividade na região oeste do Paraná, pp. 241 f. , Tese (Doutorado em Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável) - Faculdade de Engenharia Agrícola, Universidade Estadual de Campinas, 2008
dc.descriptionMoreira, M.A., Adami, M., Rudorff, B.F.T., Análise espectral e temporal da cultura do café em imagens Landsat (2004) Pesquisa Agropecuária Brasileira, 39 (3), pp. 223-231. , Brasília
dc.descriptionNascimento, C.R., Zullo Jr., J., Proposta metodológica de utilização de dados do sensor MODIS para correção atmosférica de imagens NOAA/AVHRR, visando à geração de imagens NDVI em modelos agrometeorológicos Anais.., p. 14. , CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA
dc.descriptionPonzoni, F.J., Shimabukuro, Y.E., (2007) Sensoriamento remoto no estudo da vegetação, , São José dos Campos: A. Silva Vieira Ed
dc.descriptionRichards, J.A., Jia, X., (2006) Remote sensing digital image analysis: an introduction, , 3.ed. New York: Springer: Verlag Berlin Heidelberg
dc.descriptionTisot, D.A., Formaggio, A.R., Rennó, C.D., Galvão, L.S., Eficácia de dados Hyperion/EO-1 para identificação de alvos agrícolas: comparação com dados Etm+/Landsat-7 (2007) Engenharia Agrícola, 27 (2), pp. 511-519. , Jaboticabal
dc.descriptionVieira, T.G.C., Alves, H.M.R., Lacerda, M.P.C., Veiga, R.D., Epiphanio, J.C.N., (2004) Crop parameters for the evaluation of the spectral response of coffee (Coffea arabica) areas within the State of Minas Gerais, Brazil, , São José dos Campos: INPE/DSR
dc.descriptionZullo J., Jr., (1994) Correção atmosférica de imagens de satélite e aplicações, , Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Faculdade de Engenharia Elétrica, Universidade Estadual de Campinas, Campinas. 190 f
dc.languagept
dc.publisher
dc.relationEngenharia Agricola
dc.rightsaberto
dc.sourceScopus
dc.titleCoffee Crop Mapping Using Principal Component Analysis And Illumination Factor For Complex Relief [utilização Da Técnica Por Componentes Principais (acp) E Fator De Iluminação, No Mapeamento Da Cultura Do Café Em Relevo Montanhoso]
dc.typeArtículos de revistas


Este ítem pertenece a la siguiente institución