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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
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Data corrente: |
20/10/2014 |
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Data da última atualização: |
19/10/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
CARDOSO, L. F. C. e; SCHMITZ, H.; MOTA, D. M. da. |
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Afiliação: |
Luís Fernando Cardoso e Cardoso, UFPA; Heribert Schmitz, UFPA; DALVA MARIA DA MOTA, CPATU. |
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Título: |
Direitos entrelaçados: práticas jurídicas e território quilombola na Ilha do Marajó - PA. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
Campos: Revista de Antropologia Social, v. 11-, n. 1, p. 9-29, 2010. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Apresentamos os resultados de uma investigação sobre o ordenamento e as práticas jurídicas da comunidade quilombola de Bairro Alto. Esta comunidade de aproximadamente 340 habitantes é localizada na Ilha do Marajó, no Estado do Pará. Buscamos compreender as formas de manutenção, organização e os laços de pertencimento ao território desta comunidade. Notou-se em pesquisa de campo que as práticas jurídicas locais se estruturaram desde o momento da formação da comunidade, gerando princípios de uso e usufruto que definem simbolicamente o território, território este que está ordenado a partir do processo de ocupação da terra e de um conjunto de relações sociais com os fazendeiros, com comunidades vizinhas e com o Estado. Analisaremos os entrelaçamentos de ordens jurídicas internas e externas à comunidade para a definição dos direitos socioterritoriais, e como isso manteve o território sob o domínio do grupo, mesmo diante de perdas de certas áreas, no confronto com sujeitos expropriadores. Ressalta-se, portanto, que o ordenamento jurídico da comunidade se formou por um processo influenciado pelas relações sociais com outros sujeitos. Nesse processo, o Estado é um agente importante com quem a comunidade estabelece diálogo para formação de seu ordenamento jurídico, mesmo que ele a tenha deixado à margem, nas bordas de suas ações políticas, jurídicas e sociais por grande parte da história do grupo. |
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Palavras-Chave: |
Comunidade quilombola; Direito socioterritorial; Ilha do Marajó; Pará; Práticas jurídicas; Território. |
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Categoria do assunto: |
B Sociologia Rural |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/110237/1/22373-80814-1-PB.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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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 Agricultura Digital; Embrapa Cerrados; Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
05/08/2022 |
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Data da última atualização: |
05/08/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
PARREIRAS, T. C.; BOLFE, E. L.; CHAVES, M. E. D.; DEL'ARCO SANCHES, I.; SANO, E. E.; VICTORIA, D. de C.; BETTIOL, G. M.; VICENTE, L. E. |
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Afiliação: |
TAYA CRISTO PARREIRAS, IG/UNICAMP; EDSON LUIS BOLFE, CNPTIA, IG/UNICAMP; MICHEL EUSTÁQUIO DANTAS CHAVES, INPE; IARA DEL´ARCO SANCHES, INPE; EDSON EYJI SANO, CPAC; DANIEL DE CASTRO VICTORIA, CNPTIA; GIOVANA MARANHAO BETTIOL, CPAC; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPMA. |
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Título: |
Hierarchical classification of soybean in the Brazilian Savanna based on Harmonized Landsat Sentinel data. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Remote Sensing, v. 14, n. 15, 3736, Aug. 2022. |
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DOI: |
https://doi.org/10.3390/rs14153736 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract. The Brazilian Savanna presents a complex agricultural dynamic and cloud cover issues; therefore, there is a need for new strategies for more detailed agricultural monitoring. Using a hierarchical classification system, we explored the Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) dataset to detect soybean in western Bahia, Brazil. Multispectral bands (MS) and vegetation indices (VIs) from October 2021 to March 2022 were used as variables to feed Random Forest models, and the performances of the complete HLS time-series, HLSS30 (harmonized Sentinel), HLSL30 (harmonized Landsat), and Landsat 8 OLI (L8) were compared. At Level 1 (agricultural areas × native vegetation), HLS, HLSS30, and L8 produced identical models using MS + VIs, with 0.959 overall accuracies (OA) and Kappa of 0.917. At Level 2 (annual crops × perennial crops × pasturelands), HLS and L8 achieved an OA of 0.935 and Kappa > 0.89 using only VIs. At Level 3 (soybean × other annual crops), the HLS MS + VIs model achieved the best performance, with OA of 0.913 and Kappa of 0.808. Our results demonstrated the potential of the new HLS dataset for medium-resolution mapping initiatives at the crop level, which can impact decision-making processes involving large-scale soybean production and agricultural sustainability. |
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Palavras-Chave: |
Agriculture monitoring; Harmonized Landsat Sentinel-2; HLS; Monitoramento agrícola; Multisensor. |
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Thesagro: |
Cerrado; Glycine Max; Sensoriamento Remoto; Soja. |
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Thesaurus NAL: |
Agriculture; Remote sensing; Soybeans. |
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Categoria do assunto: |
--
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1145300/1/AP-Hierarchical-classification-soybean-2022.pdf
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Marc: |
LEADER 02349naa a2200361 a 4500
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520 $aAbstract. The Brazilian Savanna presents a complex agricultural dynamic and cloud cover issues; therefore, there is a need for new strategies for more detailed agricultural monitoring. Using a hierarchical classification system, we explored the Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) dataset to detect soybean in western Bahia, Brazil. Multispectral bands (MS) and vegetation indices (VIs) from October 2021 to March 2022 were used as variables to feed Random Forest models, and the performances of the complete HLS time-series, HLSS30 (harmonized Sentinel), HLSL30 (harmonized Landsat), and Landsat 8 OLI (L8) were compared. At Level 1 (agricultural areas × native vegetation), HLS, HLSS30, and L8 produced identical models using MS + VIs, with 0.959 overall accuracies (OA) and Kappa of 0.917. At Level 2 (annual crops × perennial crops × pasturelands), HLS and L8 achieved an OA of 0.935 and Kappa > 0.89 using only VIs. At Level 3 (soybean × other annual crops), the HLS MS + VIs model achieved the best performance, with OA of 0.913 and Kappa of 0.808. Our results demonstrated the potential of the new HLS dataset for medium-resolution mapping initiatives at the crop level, which can impact decision-making processes involving large-scale soybean production and agricultural sustainability.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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