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| Registros recuperados : 6 | |
| 6. |  | SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.; ALMEIDA, M. B. F. de; VIEIRA, L. P.; LAGE, S. M.; FREITAS, P. L. de. Inteligência artificial para a avaliação de pastagens degradadas a partir de fotos de smartphones e de séries temporais de imagens de satélite: uma abordagem baseada em deep e machine learning para subsidiar o cálculo de indicadores agro-socioambientais. Caderno Pedagógico, v. 20, n. 10, p. 4637-4657, 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| Registros recuperados : 6 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
07/10/2019 |
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Data da última atualização: |
06/11/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
ALMEIDA, M. B. F. de; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D. |
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Afiliação: |
MATEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, UERJ; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS. |
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Título: |
Aplicação de sensoriamento remoto no estudo dos níveis de degradação de pastagens. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
In: TULLIO, L. (Org.). Aplicações e princípios do sensoriamento remoto 3. Ponta Grossa: Atena, 2019. cap. 2, p. 11-21. |
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DOI: |
10.22533/at.ed.3791923092 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A degradação de pastagens é um problema global, porém tem particular importância no Brasil, considerando que o país aufere o título de um dos maiores produtores de carne do mundo. Desse modo, a localização, detecção e identificação para a posterior recuperação das pastagens degradadas é uma mais-valia para a pecuária, podendo contribuir significativamente nas receitas econômicas do país (PIB), além de apresentar também um viés ecológico, pois pastagens recuperadas se traduzem em florestas em pé, garantindo um meio ambiente equilibrado e propício para a própria pecuária. O presente estudo objetiva elaborar uma metodologia sistemática e coerente, com a finalidade de localizar, detectar, identificar e mapear os diferentes níveis de degradação de pastagens por meio de técnicas advindas de Sensoriamento Remoto, com o uso de imagens de satélite Sentinel-2, dadas as suas características espectrais bastante promissoras. A área de estudo localiza-se no município de Valença, Vale do Paraíba, sendo uma região marcada por fortes degradações nas áreas de pastagens. De acordo com as características da área de estudo e com base na confrontação com a bibliografia consultada, as pastagens degradadas se classificam nos níveis N1, N2, N3 e N4, respectivamente leve, moderado, forte e muito forte. No presente estudo realizou-se correção atmosférica, NDVI, SAVI e Análise de Mistura Espectral (AME). Contudo, o NDVI e o SAVI apresentaram perfis temporais muito similares, não proporcionando separabilidade satisfatória entre os níveis de degradação das pastagens. A AME apresentou resultados bastante promissores, no entanto o grau de confiança somente será estabelecido após validação em campo. Essa validação ocorrerá tanto em período úmido como em período seco para que se compreendam os aspectos sazonais e fonológicos das pastagens degradadas. MenosA degradação de pastagens é um problema global, porém tem particular importância no Brasil, considerando que o país aufere o título de um dos maiores produtores de carne do mundo. Desse modo, a localização, detecção e identificação para a posterior recuperação das pastagens degradadas é uma mais-valia para a pecuária, podendo contribuir significativamente nas receitas econômicas do país (PIB), além de apresentar também um viés ecológico, pois pastagens recuperadas se traduzem em florestas em pé, garantindo um meio ambiente equilibrado e propício para a própria pecuária. O presente estudo objetiva elaborar uma metodologia sistemática e coerente, com a finalidade de localizar, detectar, identificar e mapear os diferentes níveis de degradação de pastagens por meio de técnicas advindas de Sensoriamento Remoto, com o uso de imagens de satélite Sentinel-2, dadas as suas características espectrais bastante promissoras. A área de estudo localiza-se no município de Valença, Vale do Paraíba, sendo uma região marcada por fortes degradações nas áreas de pastagens. De acordo com as características da área de estudo e com base na confrontação com a bibliografia consultada, as pastagens degradadas se classificam nos níveis N1, N2, N3 e N4, respectivamente leve, moderado, forte e muito forte. No presente estudo realizou-se correção atmosférica, NDVI, SAVI e Análise de Mistura Espectral (AME). Contudo, o NDVI e o SAVI apresentaram perfis temporais muito similares, não proporcionando separabi... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Análise de Mistura Espectral; NDVI; Pastagens Degradadas; SAVI; Sentinel-2. |
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Thesagro: |
Pastagem; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Pastures; Remote sensing. |
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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/202621/1/Aplicacao-de-sensoriamento-remoto-no-estudo-dos-niveis-de-degradacao-de-pastagens-2019.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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