%0 Report
%4 sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.18.21.45.23
%2 sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.18.21.45.28
%@ INPE-1910-RPE/243
%F 265
%T Avaliacao de areas preparadas para plantio (SOLONU), utilizando-se dados digitalizados do Landsat, atraves de tratamento automatico no I-100
%D 1980
%9 RPQ
%P 28
%A Assunção, Getulio Vargas de,
%A Duarte, Valdete,
%I INPE
%C Sao Jose dos Campos
%K AGRONOMIA, RIBEIRAO PRETO (SP), CLASSIFICACAO DIGITAL, SOLOS, IMAGE 100, FOTOGRAFIA AEREA, AGRICULTURE, DIGITAL CLASSIFICATION, SOILS, AERIAL PHOTOGRAPHY.
%X Resumo Utilizando-se dados digitalizados do LANDSAT, com suporte em fotografias aereas infravermelho coloridas na escala aproximada de 1:20.000, foi feito um estudo com o intento de encontrar uma metodologia para a avaliacao de areas de solos preparados para plantio (SOLONU). Foi escolhida uma area teste na DIRA (Divisao Regional Agricola)de Ribeirao Preto, com aproximadamente 72.000 ha; fez-se sobre ela um sobrevoo para tirar fotografias infravermelho coloridas. Foi feito um esboco detalhado da area teste, com base nas fotografias aereas, de onde foram obtidos treinamentos visando a classificacao automatica de SOLONU, no I-100, da mesma area em imagens LANDSAT. Para melhor ser trabalhada no I-100, a area teste foi dividida em 2 modulos: Modulo 1 e Modulo 2. Como resultado final da classificacao, obteve-se uma precisao de 87.50 para o Modulo 1, e 99.12 para o Modulo2, quando as areas de solo nu, classificadas no I-100, foram comparadas com as obtidas no esboco da area teste. Abstract Using digitized data from Landsat, supported on color infrared aerial photographs at an approximate scale of 1: 20,000, a study was done with the intent to find a methodology for the evaluation of soil prepared for planting areas (SOLONU). One test site was chosen in DIRA (Division Regional Agricola) of Ribeirao Preto, with approximately 72,000 ha; was made upon her a flyover to take color infrared photographs. A detailed outline of the area testing was done on the basis of aerial photographs, from which they were obtained training aimed at automatic classification of SOLONU at I-100, the same area in Landsat images. To best be worked on I-100, the test area was divided into two modules: Module 1 and Module 2. As a final result of classification, one precision was obtained of 87.50 for Module 1, and 99.12 for the module2 when bare soil areas, classified as I-100, were compared with those obtained in the outline of the test area.
%@language pt
%3 INPE-1910-RPE-243.pdf