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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
11/07/2016 |
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Data da última atualização: |
11/07/2016 |
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Autoria: |
BALBINOT, R.; LAMBRECHT, F. R.; BREUNIG, F. M.; TRAUTENMÜLLER, J. W.; GALVÃO, L. S.; DENARDI, L.; VENDRUSCOLO, R. |
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Afiliação: |
Universidade Federal de Santa Maria; Universidade Federal de Santa Maria; Universidade Federal de Santa Maria; Universidade Federal de Santa Maria; Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; Universidade Federal de Santa Maria; Universidade Federal de Santa Maria. |
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Título: |
Análise fitossociológica de um fragmento de Floresta Estacional Decidual: Parque Estadual do Turvo, RS. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 36, n. 86, p. 103-113, abr./jun. 2016. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.4336/2016.pfb.36.86.837 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O ecossistema formado pela Floresta Estacional Decidual (FED) predomina na região do Alto Uruguai no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil. O presente trabalho teve como objetivo analisar de forma descritiva a composição florística e fitossociológica dos componentes arbóreos de um fragmento de FED presente no Parque Estadual do Turvo (PET), localizado no Município de Derrubadas, RS (floresta do Yucumã). Utilizou-se o método de área fixa, sendo instaladas 18 unidades amostrais de 1.000 m2 de forma aleatória, orientadas de acordo com a estrada principal no parque. Todos os indivíduos arbóreos com diâmetro a 1,30 m do solo (DAP) superior a 10 cm foram medidos e identificados. Verificou-se a presença de 842 indivíduos, distribuídos em 32 famílias botânicas, 67 gêneros e 83 espécies (12% não foram identificados). As famílias que apresentaram maior riqueza de espécies foram Fabaceae, Euphorbiaceae, Meliaceae, Myrtaceae e Sapindaceae. O Índice de Shannon estimado foi de 3,72. |
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Palavras-Chave: |
Diversidade florística; Floristic diversity. |
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Thesagro: |
Inventário Florestal. |
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Thesaurus Nal: |
forest inventory. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/145246/1/837-13976-1-PB.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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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 Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
19/11/2019 |
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Data da última atualização: |
19/11/2019 |
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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: |
FONGARO, C. T.; DEMATTÊ, J. A. M.; RIZZO, R.; SAFANELLI, J. L.; MENDES, W. de S.; DOTTO, A. C.; VICENTE, L. E.; FRANCESCHINI, M. H. D.; USTIN, S. L. |
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Afiliação: |
CAIO TROULA FONGARO, ESALQ-USP; JOSE ALEXANDRE MELO DEMATTE, ESALQ-USP; RODNEI RIZZO, CENA-USP; JOSE LUCAS SAFANELLI, ESALQ-USP; WANDERSON DE SOUSA MENDES, ESALQ-USP; ANDRE CARNIELETTO DOTTO, ESALQ-USP; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPMA; MARSTON HERACLES DOMINGUES FRANCESCHINI, Wageningen University; SUSAN L USTIN, University of California-Davis. |
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Título: |
Improvement of clay and sand quantification based on a novel approach with a focus on multispectral satellite images. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Remote Sensing, v. 10, n. 10, p. 1-21, 2018. Article 1555. |
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DOI: |
https://doi.org/10.3390/rs10101555 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract: Soil mapping demands large-scale surveys that are costly and time consuming. It is necessary to identify strategies with reduced costs to obtain detailed information for soil mapping. We aimed to compare multispectral satellite image and relief parameters for the quantification and mapping of clay and sand contents. The Temporal Synthetic Spectral (TESS) reflectance and Synthetic Soil Image (SYSI) approaches were used to identify and characterize texture spectral signatures at the image level. Soil samples were collected (0?20 cm depth, 919 points) from an area of 14,614 km 2 in Brazil for reference and model calibration. We compared different prediction approaches: (a) TESS and SYSI; (b) Relief-Derived Covariates (RDC); and (c) SYSI plus RDC. The TESS method produced highly similar behavior to the laboratory convolved data. The sandy textural class showed a greater increase in average spectral reflectance from Band 1 to 7 compared with the clayey class. The prediction using SYSI produced a better result for clay (R 2 = 0.83; RMSE = 65.0 g kg − 1 ) and sand (R 2 = 0.86; RMSE = 79.9 g kg − 1 ). Multispectral satellite images were more stable for the identification of soil properties than relief parameters. |
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Palavras-Chave: |
Imagem de satélite; Mapeamento do solo. |
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Thesagro: |
Satélite; Sensoriamento Remoto; Solo Arenoso; Solo Argiloso. |
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Thesaurus NAL: |
Clay soils; Multispectral imagery; Precision agriculture; Reflectance spectroscopy; Remote sensing; Sandy soils; Satellites; Soil degradation; Soil map. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/204955/1/Vicente-Clay-Sand-AP-2019.pdf
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Marc: |
LEADER 02461naa a2200409 a 4500
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245 $aImprovement of clay and sand quantification based on a novel approach with a focus on multispectral satellite images.$h[electronic resource]
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520 $aAbstract: Soil mapping demands large-scale surveys that are costly and time consuming. It is necessary to identify strategies with reduced costs to obtain detailed information for soil mapping. We aimed to compare multispectral satellite image and relief parameters for the quantification and mapping of clay and sand contents. The Temporal Synthetic Spectral (TESS) reflectance and Synthetic Soil Image (SYSI) approaches were used to identify and characterize texture spectral signatures at the image level. Soil samples were collected (0?20 cm depth, 919 points) from an area of 14,614 km 2 in Brazil for reference and model calibration. We compared different prediction approaches: (a) TESS and SYSI; (b) Relief-Derived Covariates (RDC); and (c) SYSI plus RDC. The TESS method produced highly similar behavior to the laboratory convolved data. The sandy textural class showed a greater increase in average spectral reflectance from Band 1 to 7 compared with the clayey class. The prediction using SYSI produced a better result for clay (R 2 = 0.83; RMSE = 65.0 g kg − 1 ) and sand (R 2 = 0.86; RMSE = 79.9 g kg − 1 ). Multispectral satellite images were more stable for the identification of soil properties than relief parameters.
650 $aClay soils
650 $aMultispectral imagery
650 $aPrecision agriculture
650 $aReflectance spectroscopy
650 $aRemote sensing
650 $aSandy soils
650 $aSatellites
650 $aSoil degradation
650 $aSoil map
650 $aSatélite
650 $aSensoriamento Remoto
650 $aSolo Arenoso
650 $aSolo Argiloso
653 $aImagem de satélite
653 $aMapeamento do solo
700 1 $aDEMATTÊ, J. A. M.
700 1 $aRIZZO, R.
700 1 $aSAFANELLI, J. L.
700 1 $aMENDES, W. de S.
700 1 $aDOTTO, A. C.
700 1 $aVICENTE, L. E.
700 1 $aFRANCESCHINI, M. H. D.
700 1 $aUSTIN, S. L.
773 $tRemote Sensing$gv. 10, n. 10, p. 1-21, 2018. Article 1555.
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Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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