![](/images/graphics-bg.png)
Assessing the MODIS Crop Detection Algorithm for Soybean Crop Area Mapping and Expansion in the Mato Grosso State, Brazil
المؤلفون المشاركون
Veronez, Mauricio Roberto
Jr, Luiz Gonzaga
Gusso, Anibal
Arvor, Damien
Ricardo Ducati, Jorge
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Estimations of crop area were made based on the temporal profiles of the Enhanced Vegetation Index (EVI) obtained from moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) images.
Evaluation of the ability of the MODIS crop detection algorithm (MCDA) to estimate soybean crop areas was performed for fields in the Mato Grosso state, Brazil.
Using the MCDA approach, soybean crop area estimations can be provided for December (first forecast) using images from the sowing period and for February (second forecast) using images from the sowing period and the maximum crop development period.
The area estimates were compared to official agricultural statistics from the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) and from the National Company of Food Supply (CONAB) at different crop levels from 2000/2001 to 2010/2011.
At the municipality level, the estimates were highly correlated, with R2=0.97 and RMSD = 13,142 ha.
The MCDA was validated using field campaign data from the 2006/2007 crop year.
The overall map accuracy was 88.25%, and the Kappa Index of Agreement was 0.765.
By using pre-defined parameters, MCDA is able to provide the evolution of annual soybean maps, forecast of soybean cropping areas, and the crop area expansion in the Mato Grosso state.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gusso, Anibal& Arvor, Damien& Ricardo Ducati, Jorge& Veronez, Mauricio Roberto& Jr, Luiz Gonzaga. 2014. Assessing the MODIS Crop Detection Algorithm for Soybean Crop Area Mapping and Expansion in the Mato Grosso State, Brazil. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051393
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gusso, Anibal…[et al.]. Assessing the MODIS Crop Detection Algorithm for Soybean Crop Area Mapping and Expansion in the Mato Grosso State, Brazil. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051393
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gusso, Anibal& Arvor, Damien& Ricardo Ducati, Jorge& Veronez, Mauricio Roberto& Jr, Luiz Gonzaga. Assessing the MODIS Crop Detection Algorithm for Soybean Crop Area Mapping and Expansion in the Mato Grosso State, Brazil. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051393
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1051393
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)