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Aplicação de diferentes filtros para suavização do perfil temporal e remoção de ruídos de imagens de satélite

Processo: 18/13295-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de agosto de 2018
Vigência (Término): 30 de abril de 2020
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola
Pesquisador responsável:Rubens Augusto Camargo Lamparelli
Beneficiário:Ana Flávia Carrara Bonamigo
Instituição-sede: Faculdade de Engenharia Agrícola (FEAGRI). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:14/26767-9 - Iniciativa Global Sustainable Bioenergy (GSB): análise ambiental e espacial da intensificação da pastagem para a bioenergia, AP.SPEC
Assunto(s):Agrossilvicultura   Sensoriamento remoto   Integração de sistemas   Imagens de satélites   Análise de séries temporais

Resumo

Ainda existem poucos estudos sobre a dinâmica dos sistemas de integração lavoura-pecuária. A distribuição geográfica é um dos maiores desafios para o monitoramento desses sistemas mistos devido às suas características, uma vez que culturas agrícolas são plantadas em rotação ou em consórcio, dificultando a identificação desses alvos por meios de imagens de satélite. A utilização de séries multitemporais de índice de vegetação de uma área cultivada permite acompanhar o desenvolvimento de uma determinada cultura e também comparar diferentes comportamentos ao longo dos anos. Essas séries multitemporais podem fornecer elementos chave na discriminação espectral de diferentes culturas no campo. Para eliminar variações bruscas nos valores de índice de vegetação das séries multitemporais comumente causadas por presença de nuvens, ângulo de visada, entre outros fatores, é necessário realizar a filtragem dos dados a fim de se suavizar os dados e obter melhores resultados. Com base nisso, o objetivo desse trabalho é testar diferentes filtros em uma série multitemporal de índice de vegetação e verificar qual o filtro que melhor se adapta aos dados e a esse sistema de integração.