Data/hora: 10/06/2024 04:35:27

Biblioteca(s): 	Embrapa Unidades Centrais.	
Data corrente: 	22/05/2018	
Data da última atualização: 	25/02/2019	
Autoria: 	MORAES, A. G. de L.; CARVALHO, D. F. de; ANTUNES, M. A. H.; CEDDIA, M. B.	
Afiliação: 	André Geraldo de Lima Moraes, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro/Instituto de Agronomia/Departamento de Solo; Daniel Fonseca de Carvalho, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro/Instituto de Tecnologia, Departamento de Engenharia; Mauro Antonio Homem Antunes, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro/Instituto de Tecnologia, Departamento de Engenharia; Marcos Bacis Ceddia, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro/Instituto de Agronomia/Departamento de Solo.	
Título: 	Relationship between remote sensing data and field-observed interril erosion.	
Ano de publicação: 	2018	
Fonte/Imprenta: 	Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 53, n. 3, p.332-342, mar. 2018.	
Idioma: 	Inglês	
Notas: 	Título em português: Relação entre dados de sensoriamento remoto e perdas de solo em entressulcos observadas em campo.	
Conteúdo: 	The objective of this work was to evaluate the relationship between different remote sensing data, derived from satellite images, and interrill soil losses obtained in the field by using a portable rainfall simulator. The study was carried out in an area of a hydrographic basin, located in Médio Paraíba do Sul, in the state of Rio de Janeiro ? one of the regions most affected by water erosion in Brazil. Evaluations were performed for different vegetation indices (NDVI, Savi, EVI, and EVI2) and fraction images (FI), derived from linear spectral mixture analysis (LSMA), obtained from RapidEye, Sentinel2A, and Landsat 8 OLI images. Vegetation indices are more adequate to predict soil loss than FI, highlighting EVI2, whose exponential model showed R2 of 0.74. The best prediction models are generated from the RapidEye image, which shows the highest spatial resolution among the sensors evaluated.	
Palavras-Chave: 	Índices de vegetação; Linear spectral mixing analysis; Modelos lineares de mistura espectral; Vegetation indices.	
Thesagro: 	Simulador de Chuva.	
Thesaurus Nal: 	Rainfall simulators.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/177455/1/Relationship-between-remote-sensing-data.pdf	
Registro original: 	Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)	
Exemplares: 	AI-SEDE - (62618-1) - UPE - AP - DD -  -  -  - DIS