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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
21/01/2020 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
PADILHA, M. C. C.; VICENTE, L. E.; DEMATTÊ, J. A. M.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; URBINA SALAZAR, D.; KOGA-VICENTE, A.; ARAUJO, L. S. de; MANZATTO, C. V. |
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Afiliação: |
MANUELA CORRÊA DE CASTRO PADILHA, ESALQ-USP; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPMA; JOSÉ ALEXANDRE MELO DEMATTÊ, ESALQ-USP; DANIEL GOMES DOS SANTOS W LOEBMANN, CNPMA; DIEGO URBINA SALAZAR, ESALQ-USP; ANDREA KOGA-VICENTE; LUCIANA SPINELLI DE ARAUJO, CNPMA; CELSO VAINER MANZATTO, CNPMA. |
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Título: |
Prediction statistical model for soil organic carbon mapping in crop areas using the Landsat/OLI sensor. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. Ref. 96042. |
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Páginas: |
p. 1-4. |
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ISBN: |
978-85-17-00097-3 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract: The quantification of soil organic carbon (SOC) is essential to agriculture and sustainable use of the land. However, there are difficulties to estimate it in large areas due to high cost of soil sample extraction, and laboratory preparations. There are approaches that may facilitate the estimation of SOC, such as the use of satellite imagery and the application of statistical models based on the spectral bands of the satellite under study. In July of 2017, this study proposed a prediction statistical model from optical-orbital data of the series Landsat, OLI sensor for estimating SOC content. |
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Palavras-Chave: |
Landsat OLI; Linear regression. |
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Thesagro: |
Carbono; Regressão Linear; Satélite; Solo. |
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Thesaurus Nal: |
Linear models; Prediction; Regression analysis; Soil organic carbon. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/209286/1/Vicente-prediction-statistical-2019.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 102. | | ALBUQUERQUE, R. W.; VIEIRA, D. L. M.; FERREIRA, M. E.; SOARES, L. P.; OLSEN, S. I.; ARAUJO, L. S. de; VICENTE, L. E.; TYMUS, J. R. C.; BALIEIRO, C. P.; MATSUMOTO, M. H.; GROHMANN, C. H. Mapping key indicators of forest restoration in the Amazon using a low-cost drone and artificial intelligence. Remote Sensing, v. 14, n. 4, 830, 2022. Na publicação: Luciana Spinelli Araujo.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 103. | | PADILHA, M. C. C.; VICENTE, L. E.; DEMATTÊ, J. A. M.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; URBINA SALAZAR, D.; KOGA-VICENTE, A.; ARAUJO, L. S. de; MANZATTO, C. V. Prediction statistical model for soil organic carbon mapping in crop areas using the Landsat/OLI sensor. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. Ref. 96042. p. 1-4.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 104. | | FERREIRA, M. A. J. F.; PASSOS, L. R. G.; LIRA, I. C. de S. A.; ARAÚJO, D. A. L. de; SENA, E. M. N. de; SILVA, M. L. da; NASCIMENTO, T. L. do; ARAÚJO, L. S. Seleção participativa de melancia forrageira por agricultores familiares do Semiárido. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 2872-2875.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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