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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
08/07/1999 |
Data da última atualização: |
08/07/1999 |
Autoria: |
TIEPOLO, G.; BRITEZ, R. M. de; CATAPAN, M.; CURCIO, G. R.; RACHWAL, M. F. G. |
Afiliação: |
Curcio e Rachwal, pesquisadores da Embrapa Florestas. |
Título: |
Recuperacao da floresta ciliar do Rio Cachoeira, Antonina - Parana. 2) Estudos fitossociologicos |
Ano de publicação: |
1998 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO NACIONAL DE BOTANICA, 49., 1998, Salvador. Resumos. Salvador: Universidade Federal da Bahia : Sociedade Botânica do Brasil, 1998. p. 387-388. 0914. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Resumo. |
Palavras-Chave: |
Fitossociologia; Floresta ciliar; Recovery; Recuperacao; Riparian vegetation. |
Thesaurus Nal: |
plant ecology. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
Data corrente: |
21/01/2020 |
Data da última atualização: |
21/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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. |
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. |
Título: |
Prediction statistical model for soil organic carbon mapping in crop areas using the Landsat/OLI sensor. |
Ano de publicação: |
2019 |
Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. Ref. 96042. |
Páginas: |
p. 1-4. |
ISBN: |
978-85-17-00097-3 |
Idioma: |
Inglês |
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. |
Palavras-Chave: |
Landsat OLI; Linear regression. |
Thesagro: |
Carbono; Regressão Linear; Satélite; Solo. |
Thesaurus NAL: |
Linear models; Prediction; Regression analysis; Soil organic carbon. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/209286/1/Vicente-prediction-statistical-2019.pdf
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Marc: |
LEADER 01669nam a2200337 a 4500 001 2119120 005 2020-01-21 008 2019 bl uuuu u00u1 u #d 020 $a978-85-17-00097-3 100 1 $aPADILHA, M. C. C. 245 $aPrediction statistical model for soil organic carbon mapping in crop areas using the Landsat/OLI sensor.$h[electronic resource] 260 $aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. Ref. 96042.$c2019 300 $ap. 1-4. 520 $aAbstract: 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. 650 $aLinear models 650 $aPrediction 650 $aRegression analysis 650 $aSoil organic carbon 650 $aCarbono 650 $aRegressão Linear 650 $aSatélite 650 $aSolo 653 $aLandsat OLI 653 $aLinear regression 700 1 $aVICENTE, L. E. 700 1 $aDEMATTÊ, J. A. M. 700 1 $aLOEBMANN, D. G. dos S. W. 700 1 $aURBINA SALAZAR, D. 700 1 $aKOGA-VICENTE, A. 700 1 $aARAUJO, L. S. de 700 1 $aMANZATTO, C. V.
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