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Registros recuperados : 62 | |
62. | | SANTOS, A. T. dos; CANETTI, A.; RUY, C. C.; SILVA, M. A.; RICKEN, P.; DOMENE, V. D.; OLIVEIRA, M. F. de; BRAZ, E. M.; MATTOS, P. P. de. Crescimento de espécies nativas da Floresta Ombrófila Mista, Caçador, SC. In: SIMPÓSIO LATINO-AMERICANO SOBRE MANEJO FLORESTAL, 5., 2011, Santa Maria. Sustentabilidade florestal: [anais]. Santa Maria: UFSM, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal, 2011, p. 998-1006. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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Registros recuperados : 62 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Territorial. |
Data corrente: |
22/09/2023 |
Data da última atualização: |
22/09/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
BERNARDO, E. S.; SILVEIRA, H. L. F. da; RODRIGUES, C. A. G.; FRANZIN, J. P.; RONQUIM, C. C. |
Afiliação: |
ELLEN SANTOS BERNARDO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; HILTON LUIS FERRAZ DA SILVEIRA, CNPM; CRISTINA APARECIDA GONCALVES RODRIG, CNPM; JOSE PAULO FRANZIN, CNPM; CARLOS CESAR RONQUIM, CNPM. |
Título: |
Classificação dos níveis de degradação de pastagens em municípios paulistas por meio da combinação de bandas espectrais OLI/Landsat-8 e 9 e MSI/Sentinel-2. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 17., 2023, Campinas. Anais [...]. Campinas: Embrapa Territorial, 2023. |
Páginas: |
11 p. |
ISSN: |
2965-2812 |
Idioma: |
Português |
Notas: |
CIIC 2023. Nº 23502. |
Conteúdo: |
RESUMO: As ferramentas de SIG estão em constante ascensão e desenvolvimento, fazendo com que as áreas de planejamento e mapeamento sejam amparadas com melhores análises e resoluções de cunho socioeconômico. O objetivo deste trabalho foi analisar, através de técnicas de sensoriamento remoto e informações baseadas em campo, a degradação da pastagem nos municípios de Brotas e São Carlos/SP. Os dados usados para o desenvolvimento do trabalho foram as imagens dos satélites OLI/Landsat-8-9 e MSI/Sentinel-2, de onde foram feitas classificações acerca da degradação da pastagem local, utilizando a técnica supervisionada. A partir disso, o algoritmo Random Forest foi usado com base nas combinações das bandas espectrais de cada satélite, juntamente com os índices de vegetação NDVI e SAVI. Posteriormente, com o cálculo do índice kappa, os melhores resultados de concordância com a coleta in situ puderam ser observados nas combinações de raster NDVI+B4+B5 e SAVI+B4+B8 para Landsat e Sentinel, respectivamente. |
Palavras-Chave: |
Índice de vegetação; Mapeamento; Random Forest. |
Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1156836/1/6153.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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