Uso do mapeamento automático supervisionado no projeto: Grãos China 2023
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dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina. |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Goerl, Roberto Fabris |
|
dc.contributor.author |
Stella, Lucas de Camargo Neves |
|
dc.date.accessioned |
2025-02-11T21:45:47Z |
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dc.date.available |
2025-02-11T21:45:47Z |
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dc.date.issued |
2024-12-04 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/263322 |
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dc.description |
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Filosofia e Ciências Humanas, Geografia. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
Este trabalho de conclusão de estágio é um relatório sobre a execução de um
projeto realizado na Agrosatélite Geotecnologia Aplicada Ltda no ano de 2023, o
projeto Grãos China. Esse projeto tem como objetivo identificar e classificar as
culturas de Soja e Milho presentes nas áreas de interesse, no caso as províncias de
Jilin e a Região autônoma da Mongólia Interior, ambas localizadas na parte
Norte-Noroeste do país, fazendo divisa com a República popular da coreia e a
Mongólia, respectivamente. A interpretação dos cultivos é feita de maneira remota
utilizando imagens de satélite e um software no GEE (Google Earth Engine)
desenvolvido internamente. Porém em 2023 houveram dois eventos climáticos que
dificultaram a realização do projeto, a passagem dos tufões Khanun e Doksuri que
causaram um aumento no volume das chuvas causando inundações em vários
talhões nas regiões de estudo, principalmente em Jilin, e aumentando o número de
nuvens durante o período de estudo, diminuindo o número de imagens disponíveis
para interpretação. Mesmo com todas as dificuldades impostas pelo clima, a equipe
conseguiu se adaptar e encontrar soluções interdisciplinares para os problemas,
conseguindo entregar um projeto de alta acurácia nas interpretações. |
pt_BR |
dc.format.extent |
60 f. |
pt_BR |
dc.language.iso |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
Florianópolis, SC. |
pt_BR |
dc.rights |
Open Access. |
en |
dc.subject |
China |
pt_BR |
dc.subject |
Geografia |
pt_BR |
dc.subject |
Geoprocessamento |
pt_BR |
dc.subject |
Sensoriamento remoto |
pt_BR |
dc.subject |
Agricultura |
pt_BR |
dc.title |
Uso do mapeamento automático supervisionado no projeto: Grãos China 2023 |
pt_BR |
dc.type |
TCCgrad |
pt_BR |
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