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dc.creatorSouto, Roberto Nunes Vianconi-
dc.date.accessioned2019-08-07T15:34:38Z-
dc.date.available2013-08-08-
dc.date.available2019-08-07T15:34:38Z-
dc.date.issued2013-07-10-
dc.identifier.citationSOUTO, Roberto Nunes Vianconi. Separabilidade das principais culturas agrícolas do estado de Mato Grosso, a partir de imagens multitemporais do sensor MODIS. 2013. 86 f. Dissertação (Mestrado em Geografia) - Universidade Federal de Mato Grosso, Instituto de Ciências Humanas e Sociais, Cuiabá, 2013.pt_BR
dc.identifier.urihttp://ri.ufmt.br/handle/1/1262-
dc.description.abstractAgriculture in Mato Grosso has ever intensifying its production and has excelled, reaching a level of lead in the country. In this context, remote sensing has been used in the mapping and monitoring of growing areas for acquisition of agricultural information updated. Despite its potential, there is also limiting the performance of sensor systems available, that due to issues such as their spatial resolution, but mainly by the temporal resolution and availability of good quality images during the period of cultivation. Thus, the present study aimed to investigate the separability of the main crops in the Planalto dos Guimarães, in the state of Mato Grosso, through the analysis of multitemporal images of the sensor system Terra MODIS. The methodology consisted in the systematic analysis of EVI of major crops, together with monitoring of phenological development by periodic work field. The similarity of the time profiles of EVI was examined from a hierarchical cluster analysis, and thus generated subclasses similar to each culture. The pixel selection of images, from the quality indicators Quality Assurance (QA) Reliability and resulted in the generation of eight sets of images that were used for the analysis of separability between subclasses aggregate. As indicators of separability were used to fashion the mean value t test T unpaired and counting pairs of values of EVI of subclasses with a significant difference between the averages for the image of each date and level of QA. Results show that a better separability requires the use of images with higher quality and MODIS images should not be classified without prior evaluation of the quality of the pixels. However, between the second half of December and first week of January, which usually happens as much vegetative growth of cultivars of the first season, there is great difficulty in finding pixels valid at levels higher quality, which are nonexistent levels QA 0001 and QA 0010.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Nádia Paes (nadia66paes@gmail.com) on 2019-07-19T15:05:17Z No. of bitstreams: 1 DISS_2013_Roberto Nunes Vianconi Souto.pdf: 3018154 bytes, checksum: 28e48fc84907a1aa55e16dbad84adceb (MD5)en
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dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-08-07T15:34:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISS_2013_Roberto Nunes Vianconi Souto.pdf: 3018154 bytes, checksum: 28e48fc84907a1aa55e16dbad84adceb (MD5) Previous issue date: 2013-07-10en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Mato Grossopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleSeparabilidade das principais culturas agrícolas do estado de Mato Grosso, a partir de imagens multitemporais do sensor MODISpt_BR
dc.title.alternativeSeparabilidade espectral das principais sequências de culturas agrícolas do estado de Mato Grosso, a partir de imagens multitemporais do sensor MODISpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordSensor MODISpt_BR
dc.subject.keywordEVIpt_BR
dc.subject.keywordSeparabilidadept_BR
dc.subject.keywordCulturas agrícolaspt_BR
dc.contributor.advisor1Zeilhofer, Peter-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1101747116364613pt_BR
dc.contributor.referee1Zeilhofer, Peter-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1101747116364613pt_BR
dc.contributor.referee2Schwenk, Lunalva Moura-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4987954520568619pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8285600523314438pt_BR
dc.description.resumoA agricultura de Mato Grosso vem intensificando cada vez mais sua produção e tem se destacado, atingindo um patamar de vanguarda no país. Neste contexto, o sensoriamento remoto tem sido utilizado no mapeamento e monitoramento de áreas de cultivo para aquisição de informações agrícolas atualizadas. Apesar do seu potencial, há também limitantes no desempenho dos sistemas sensores disponíveis, isso em função de questões como a sua resolução espacial, mas principalmente, pela resolução temporal e disponibilidade de imagens de boa qualidade durante o período do cultivo. Assim, o presente trabalho teve como objetivo averiguar a separabilidade das principais culturas agrícolas na região do Planalto dos Guimarães, no estado de Mato Grosso, através da análise de imagens multitemporais do sistema sensor Terra MODIS. A metodologia empregada consistiu na análise sistemática do EVI das principais culturas agrícolas, conjuntamente com um acompanhamento do desenvolvimento fenológico por trabalho periódico de campo. A similaridade dos perfis temporais do EVI foi examinada a partir de uma Analise Hierárquica de Agrupamento, e assim, geradas subclasses similares para cada cultura. A seleção de pixels das imagens, a partir dos indicadores de qualidade Quality Assurance (QA) e Reliability resultou na geração de oito conjuntos de imagens que foram utilizadas para a análise de separabilidade entre as subclasses agregadas. Como indicadores da separabilidade foram utilizados a moda da média do valor t de testes T não pareadas e a contagem dos pares dos valores de EVI das subclasses com diferença significativa entre suas médias para a imagem de cada data e nível de QA. Os resultados permitiram constatar que uma a melhor separabilidade exige a utilização de imagens de melhor nível de qualidade e que imagens de MODIS não devem ser classificadas sem previa avaliação da qualidade dos pixels. Entretanto, entre a segunda quinzena de dezembro e primeira quinzena de janeiro, onde geralmente acontece o máximo desenvolvimento vegetativo dos cultivares de primeira safra, existe uma grande dificuldade em encontrar pixels válidos em níveis de qualidade mais elevados, sendo estes inexistentes nos níveis QA 0001 e QA 0010.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Humanas e Sociais (ICHS)pt_BR
dc.publisher.initialsUFMT CUC - Cuiabápt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Geografiapt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIApt_BR
dc.subject.keyword2Sensor MODISpt_BR
dc.subject.keyword2EVIpt_BR
dc.subject.keyword2Separabilitypt_BR
dc.subject.keyword2Agricultural cropspt_BR
dc.contributor.referee3Padovani, Carlos Roberto-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/7987806573719252pt_BR
dc.contributor.referee4Santos, Emerson Soares dos-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/6010098023900772pt_BR
Aparece na(s) coleção(ções):CUC – ICHS – POSGEO – Dissertações de mestrado

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