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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
23/03/2006 |
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Data da última atualização: |
09/10/2008 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
LEÃO, A. C. M.; BASSINELLO, P. Z.; MELO, L. C.; DEL PELOSO, M. J.; BRONDANI, R. P. V.; BRONDANI, C.; BUSO, G. S. C.; SIBOV, S. T.; CARNEIRO, M. S. |
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Título: |
Avaliação dos teores de fibra e proteína em feijoeiro comum visando o mapeamento de QTL's. |
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Ano de publicação: |
2005 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO NACIONAL DE PESQUISA DE FEIJÃO, 8., 2005, Goiânia. Anais... Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2005. |
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Volume: |
v. 1. |
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Páginas: |
p. 338-341. |
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Série: |
(Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 182). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Esse trabalho foi conduzido visando avaliar o teor de proteína e fibra em populações F2 oriundas de cruzamentos entre as linhagens CNPC 7812 X CNPC 8056 e CNPC 7812 X CNPC 7829, respectivamente, da cultivar de feijoeiro Carioca, já amplamente utilizada pela população brasileira. |
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Palavras-Chave: |
CONAFE. |
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Thesagro: |
Feijão; Fibra; Phaseolus Vulgaris; Proteína. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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773 $tIn: CONGRESSO NACIONAL DE PESQUISA DE FEIJÃO, 8., 2005, Goiânia. Anais... Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2005.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Territorial. |
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Data corrente: |
03/10/2011 |
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Data da última atualização: |
03/05/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
LU, D.; LI, G.; MORAN, E.; DUTRA, L.; BATISTELLA, M. |
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Afiliação: |
DENGSHENG LU, INDIANA UNIVERSITY; GUIYING LI, INDIANA UNIVERSITY; EMILIO MORAN, INDIANA UNIVERSITY; LUCIANO DUTRA, INPE; MATEUS BATISTELLA, CNPM. |
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Título: |
A comparison of multisensor integration methods for land cover classification in the Brazilian Amazon. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
GIScience & Remote Sensing, v. 48, n. 3, p. 345-370, 2011. |
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DOI: |
10.2747/1548-1603.48.3.345 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Many data fusion methods are available, but it is poorly understood which fusion method is suitable for integrating Landsat Thematic Mapper (TM) and radar data for land cover classification. This research explores the integration of Landsat TM and radar images (i.e., ALOS PALSAR L-band and RADARSAT-2 C-band) for land cover classification in a moist tropical region of the Brazilian Amazon. Different data fusion methods?principal component analysis (PCA), wavelet-merging technique (Wavelet), high-pass filter resolution-merging (HPF), and normalized multiplication (NMM)?were explored. Land cover classification was conducted with maximum likelihood classification based on different scenarios. This research indicates that individual radar data yield much poorer land cover classifications than TM data, and PALSAR L-band data perform relatively better than RADARSAT-2 C-band data. Compared to the TM data, the Wavelet multisensor fusion improved overall classification by 3.3%?5.7%, HPF performed similarly, but PCA and NMM reduced overall classification accuracy by 5.1%?6.1% and 7.6% ?12.7%, respectively. Different polarization options, such as HH and HV, work similarly when used in data fusion. This research underscores the importance of selecting a suitable data fusion method that can preserve spectral fidelity while improving spatial resolution. |
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Palavras-Chave: |
Landsat Thematic Mapper; Wavelet multisensor. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/42776/1/Comparison-fusion-methods-GisRS-2011.pdf
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Marc: |
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245 $aA comparison of multisensor integration methods for land cover classification in the Brazilian Amazon.
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520 $aMany data fusion methods are available, but it is poorly understood which fusion method is suitable for integrating Landsat Thematic Mapper (TM) and radar data for land cover classification. This research explores the integration of Landsat TM and radar images (i.e., ALOS PALSAR L-band and RADARSAT-2 C-band) for land cover classification in a moist tropical region of the Brazilian Amazon. Different data fusion methods?principal component analysis (PCA), wavelet-merging technique (Wavelet), high-pass filter resolution-merging (HPF), and normalized multiplication (NMM)?were explored. Land cover classification was conducted with maximum likelihood classification based on different scenarios. This research indicates that individual radar data yield much poorer land cover classifications than TM data, and PALSAR L-band data perform relatively better than RADARSAT-2 C-band data. Compared to the TM data, the Wavelet multisensor fusion improved overall classification by 3.3%?5.7%, HPF performed similarly, but PCA and NMM reduced overall classification accuracy by 5.1%?6.1% and 7.6% ?12.7%, respectively. Different polarization options, such as HH and HV, work similarly when used in data fusion. This research underscores the importance of selecting a suitable data fusion method that can preserve spectral fidelity while improving spatial resolution.
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700 1 $aBATISTELLA, M.
773 $tGIScience & Remote Sensing$gv. 48, n. 3, p. 345-370, 2011.
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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