@MastersThesis{Ortiz:1993:InSeRe,
               author = "Ortiz, Manoel Jimenez",
                title = "Integra{\c{c}}{\~a}o de sensoriamento remoto, sistema de 
                         informa{\c{c}}{\~o}es geogr{\'a}ficas e banco de dados, na 
                         identifica{\c{c}}{\~a}o de culturas agr{\'{\i}}colas de 
                         inverno",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "1993",
              address = "Sao Jose dos Campos",
                month = "1993-12-21",
             keywords = "agricultura, Guaira (SP), Sistemas de Informa{\c{c}}{\~a}o 
                         Geogr{\'a}fica (SIG), culturas de inverno, 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o imagens, integra{\c{c}}{\~a}o de 
                         dados, identifica{\c{c}}{\~a}o de cultura, m{\'a}xima 
                         verossimilhan{\c{c}}a, crop identification, data base, management 
                         systems, data integration, farm crop, Geographic Information 
                         Systems (GIS), image classification, data acquisition, data bases, 
                         winter.",
             abstract = "O presente trabalho, apresenta o desenvolvimento de uma 
                         metodologia para a identifica{\c{c}}{\~a}o de culturas 
                         agr{\'{\i}}colas irrigadas de inverno na regi{\~a}o do 
                         munic{\'{\i}}pio de Guaira (SP) para o ano de 1991, utilizando 
                         um banco de imagens multitemporais e dados auxiliares de campo, 
                         referentes h{\'a} tr{\^e}s anos consecutivos (1988, 1989 e 
                         1990). A partir das imagens e dos dados auxiliares, foi 
                         poss{\'{\i}}vel, utilizando um sistema de tratamento de imagens 
                         (SITIM), um sistema de informa{\c{c}}{\~o}es geogr{\'a}ficas 
                         (SGI) e um sistema gerenciador de banco de dados (dBase IV), 
                         realizar a integra{\c{c}}{\~a}o destes dados multifontes e 
                         multitemporais, visando identificar as culturas 
                         agr{\'{\i}}colas. Com o intuito de avaliar os resultados obtidos 
                         pela metodologia desenvolvida, a {\'a}rea de estudo foi 
                         classificada digitalmente utilizando-se um algoritmo de 
                         m{\'a}xima verossimilhan{\c{c}}a. Sendo posteriormente os dois 
                         resultados comparados atrav{\'e}s da estat{\'{\i}}stica 
                         {"}KAPPA{"}, obtendo-se {\'{\i}}ndices de 0,668974 (muito bom) 
                         para o m{\'e}todo de classifica{\c{c}}{\~a}o proposto e 
                         0,472170 (bom), para m{\'e}todo que utilizou a 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o digital. Os valores obtidos permitiram 
                         concluir que a {\'a}rea de estudo classificada com a metodologia 
                         proposta, obteve um {\'{\i}}ndice geral de desempenho superior, 
                         em rela{\c{c}}{\~a}o a classifica{\c{c}}{\~a}o digital, de 
                         28,93 \%. A pesquisa alertou tamb{\'e}m para os problemas 
                         encontrados no momento da integra{\c{c}}{\~a}o de dados 
                         multifontes, sugerindo a utiliza{\c{c}}{\~a}o de um sistema de 
                         geoprocessamento com uma concep{\c{c}}{\~a}o mais moderna. 
                         ABSTRACT: This work presents the development of a methodology to 
                         identify winter irrigated agricultural crops in Guaira region, 
                         State of Sao Paulo, to the year 1991, using a multitemporal 
                         imagery dataset and ground auxiliary data, covering three 
                         consecutive years (1988, 1989, and 1990)from images and auxiliary 
                         data made possible using an image treatment system (SITIM), a 
                         geographic information system (GIS), and a database management 
                         system (dBASE 4)to realize the integration of these 'multifonts' 
                         and multitemporal data to identify the agricultural crops. With 
                         the purpose of evaluating the gathered results with the proposed 
                         method, the study area was digitally classified using a likelihood 
                         algorithm. Later, both results were compared using 'Kappa 
                         statistics,' supplying the indexes of 0.668974 (very good)to the 
                         proposed method and 0.472170 (good) to the digital classification 
                         method. The gathered values showed that the classified area with 
                         the proposed method provided a general index with better 
                         performance than the digital classification, about 28.93 \%. The 
                         research also allowed the identification of problems at the moment 
                         of 'multifont' data integration, suggesting the use of a modern 
                         geoprocessing system.",
            committee = "Formaggio, Antonio Roberto (presidente/orientador) and Almeida 
                         Filho, Raimundo and Ponzoni, Flavio Jorge and Angulo Filho, 
                         Rubens",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Integration of remote sensing, geographic information systems and 
                         databases, to identify winter agricultural crops",
                label = "7054",
             language = "pt",
                pages = "161",
                  ibi = "6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GP6AE",
                  url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GP6AE",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}