@MastersThesis{AssunçãoDuar:1982:AvÁrPr,
               author = "Assun{\c{c}}{\~a}o, Get{\'u}lio Vargas de and Duarte, Valdete",
                title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o de {\'a}reas preparadas para plantio 
                         (SOLONU) utilizando dados do sat{\'e}lite LANDSAT",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "1982",
              address = "Sao Jose dos Campos",
                month = "1982-08-20",
             keywords = "Agricultura, Ribeir{\~a}o Preto (SP), 
                         fotointerpreta{\c{c}}{\~a}o, mapeamento do solo, 
                         identifica{\c{c}}{\~a}o de cultura, solos, 
                         interpreta{\c{c}}{\~a}o visual, sistemas multiespectrais de 
                         varredura, sat{\'e}lites LANDSAT, I-100, RBV, LANDSAT, uso da 
                         terra, algoritmos, imagens LANDSAT, data reduction, farmlands, 
                         land use, photointerpretation, soil mapping, algorithms, 
                         multispectral band scanners.",
             abstract = "Este trabalho teve como objetivo: a) estabelecer uma metodologia 
                         para estimar {\'a}reas de solo preparado para plantio, 
                         atrav{\'e}s da utiliza{\c{c}}{\~a}o de t{\'e}cnicas de 
                         sensoriamento remoto com {\^e}nfase na an{\'a}lise visual e 
                         autom{\'a}tica de dados MSS e an{\'a}lise de dados RBV de 
                         sat{\'e}lite LANDSAT; b) verificar o algoritmo mais eficiente 
                         para determinar {\'a}reas preparadas para plantio utilizando o 
                         analisador de imagens multiespectrais (Image-100); c) acompanhar a 
                         din{\^a}mica das {\'a}reas preparadas para plantio em 
                         fun{\c{c}}{\~a}o de tr{\^e}s datas de aquisi{\c{c}}{\~a}o de 
                         imagens e; d) verificar os alvos que se confundem com o solo 
                         preparado. Para isso utilizou-se uma {\'a}rea de estudo na DIRA 
                         de Ribeir{\~a}o Preto. Foi feito um tratamento autom{\'a}tico 
                         usando tr{\^e}s diferentes algoritmos (SINGLE-CELL, MAXVER e 
                         MEDIA K). Posteriormente foram obtidos dispositivos que foram 
                         projetados e interpretados visualmente. Os resultados obtidos 
                         mostram que: a)o algoritmo MAXVER apresentou um melhor desempenho 
                         de classifica{\c{c}}{\~a}o correta; b) foi poss{\'{\i}}vel 
                         fazer um acompanhamento da din{\^a}mica das {\'a}reas 
                         agr{\'{\i}}colas utilizando dados das tr{\^e}s datas em estudo; 
                         c) as massas d'{\'a}gua, {\'a}reas de pastagem degradada, 
                         {\'a}reas urbanas e {\'a}reas em pousio confundiram-se com as de 
                         solo preparado; d) a t{\'e}cnica de proje{\c{c}}{\~a}o de 
                         diapositivos permitiu atingir resultados satisfat{\'o}rios 
                         al{\'e}m de reduzir o tempo gasto no Image-100. ABSTRACT: The 
                         objectives of thid work were: a) to establish a methodology to 
                         estimate areas of cultivated soil for planting, trough the use of 
                         sensing techiques with emphasis on visual and digital analysis of 
                         MSS data and visual analysis of RBV data from LANDSAT satellite; 
                         b) to determine the most efficient algorithm for cultivated usig 
                         the interactive multispectral image analysis system (Image-100); 
                         c) to verify the changes in cultivated areas as a function of 
                         three acquisition dates, and; d) identify the targets that are 
                         frequently mistaken with cultivated soils. A study area in the 
                         Ribeir{\~a}o Preto DIRA was used in this work. An automatic 
                         interpretation of the LANDSAT data was made using three different 
                         algorithms (SINGLE-CELL, MAXVER, and MEDIA K). After, photographic 
                         transparencies were obtained, projected and visually interpreted. 
                         The results obtained show that: a) the MAXVER algorithm presented 
                         a better classification performance; b) the verification of the 
                         changes in cultivated {\'a}reas using data from the three 
                         different acquisition dates was possible; c) the water bodies, 
                         degraded lands, urban areas, and fallow fields were frequently 
                         mistaken by cultivated soils; d) the use of projected photographic 
                         transparencies furnished satisfactory results, besides reducing 
                         the time spent on the Image-100 system.",
            committee = "Mascarenhas, Nelson Delfino d'{\'A}vila (presidente) and 
                         Vitorello, {\'{\I}}caro (orientador) and Tardin, Antonio Tebaldi 
                         (co-orientador) and Costa, Liovando Marciano da and Batista, 
                         Getulio Teixeira",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Evaluation of areas prepared for planting using Landsat data",
                label = "56",
             language = "pt",
                pages = "77",
                  ibi = "6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNr4S",
                  url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNr4S",
        urlaccessdate = "30 abr. 2024"
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