Geotecnologias no mapeamento da cultura do café em escala municipal

Moreira, Maurício Alves; Barros, Marco Aurélio; Rudorff, Bernardo Friedrich Theodor

doi:10.1590/s1982-45132008000100007

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“…In order to carry out the calculations, 200 points were distributed over the forest theme class, in a stratified random manner, according to Congalton's (1991) methodology, which suggested a minimum size of 50 samples for each category in areas that have a territorial coverage of up to approximately 4,050 Km². To verify the veracity of the classification we used high spatial resolution images of Google Earth Pro (Moreira, Barros, & Rudorff, 2008).…”

Section: Mapping Of Forest Fragmentsmentioning

confidence: 99%

Spatial Analysis of Forest Fragmentation in the Atlantic Forest Bioma Areas

Marchesan¹,

Pereira²,

Alba³

et al. 2018

JAS

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The goal of this work was to calculate landscape ecology metrics using the R language, allowing the analysis of forest fragments under the Atlantic Forest domain located in the sub-basin of Arroio Jaquirana, Rio Grande do Sul, Brazil. For the mapping of the forest fragments, we used images from the REIS/RapidEye sensor dated 2016, and the classification was supervised through the Bhattacharya algorithm. The fragments were analyzed in seven size classes, to separate them and to calculate the landscape metrics it was used R language. The results attained demonstrated that the native forest occupied 34.01% of the study area, covering a total of 1,995 fragments, of which 93.43% were less than 5 ha. The highest values of edge and perimeter-area ratio were found in the small fragments indicating a greater edge effect, with the central areas of these remnants being exposed to the external matrix effects. Thus, it is concluded that the Atlantic Forest is highly fragmented and is extremely important to establish measures to minimize the effects and/or increase the connectivity between the fragments through ecological corridors using the smaller fragments, in addition, it makes necessary the development of public policies and research for the management of the region in order to preserve the remnants.

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Section: Mapping Of Forest Fragmentsmentioning

confidence: 99%

Spatial Analysis of Forest Fragmentation in the Atlantic Forest Bioma Areas

Marchesan¹,

Pereira²,

Alba³

et al. 2018

JAS

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“…Aproximadamente 20% destes pontos foram checados em campos, contemplando áreas principalmente próximas às estradas e rodovias. O restante dos pontos de referência foi verificado com auxílio das imagens de alta resolução do Google Earth (MOREIRA et al, 2008). Foi gerada uma matriz de confusão para verificar o nível de concordância e discordância do mapeamento (JENSEN, 2005).…”

Section: Análise De Exatidãounclassified

Mapeamento Do Cultivo De Café No Sul De Minas Gerais Utilizando Imagens Landsat-5 Tm E Variáveis Topográficas

2016

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Resumo: Esta pesquisa tem como objetivo mapear os cultivos de café na região de Muzambinho, Cabo Verde e Monte Belo, Sul de Minas Gerais, utilizando imagens Landsat-5 Thematic Mapper e Modelos Digitais do Terreno. A área de estudo localiza-se em uma tradicional região produtora de café, onde o cultivo é praticado, na maioria das vezes, em áreas de relevo fortemente ondulado. Para a realização da pesquisa, incialmente aplicou-se um modelo de iluminação para a correção do efeito topográfico, com o objetivo de reduzir as variações espectrais causadas pelo relevo e assim melhorar o resultado da classificação. Em seguida, as imagens foram segmentadas e classificadas utilizando um algoritmo supervisionado por regiões. Duas classes de café que expressam diferentes condições fenológicas foram consideradas: Café Formação e Café Produção. Os resultados mostram que a correção topográfica melhorou o desempenho da segmentação criando segmentos mais contínuos e representativos das formas dos cultivos. Além disto, um aumento no desempenho da classificação foi observado ao comparar os resultados obtidos no presente estudo com uma classificação convencional pela máxima verossimilhança.Palavras-Chave: uso da terra; correção topográfica; segmentação; classificação por região, sul de Minas Gerais, Landsat TM. Abstract: This research aims to map coffee crops in the region of Muzambinho, Cabo Verde and Monte Belo, Southern Minas Gerais by using Landsat-5 Thematic

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Mapping coffee crops in southeastern Brazil using spectral mixture analysis and data mining classification

Kawakubo

Machado

2016

International Journal of Remote Sensing

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Geotecnologias no mapeamento da cultura do café em escala municipal

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Spatial Analysis of Forest Fragmentation in the Atlantic Forest Bioma Areas

Spatial Analysis of Forest Fragmentation in the Atlantic Forest Bioma Areas

Mapeamento Do Cultivo De Café No Sul De Minas Gerais Utilizando Imagens Landsat-5 Tm E Variáveis Topográficas

Mapping coffee crops in southeastern Brazil using spectral mixture analysis and data mining classification

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