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1. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | FIDALGO-NETO, A. A.; MALDONADE, I. R.; AFFONSO, R. da S.; SALES, L. M. P.; SANTOS, A. A. dos; REIS, L. M. B. dos; MACHADO, E. R. Avaliações antropométricas, perfil hematológico e bioquímico de uma população escolar do Distrito Federal, Brasil. In: CANTO, M. C. do (Org.). Doenças crônicas e infectocontagiosas na atenção básica. Ponta Grossa: Atena Editora, 2019. p. 99-110. Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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Registros recuperados : 1 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
14/01/2019 |
Data da última atualização: |
14/01/2019 |
Autoria: |
SOUZA, I. V.; SANTOS, M. M.; GIONGO, M.; CARVALHO, E. V.; MACHADO, I. E. S. |
Título: |
Estimativa do material combustível em área de Cerrado campo sujo a partir de imagens do sensor RGB. |
Ano de publicação: |
2018 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 38, e201801706, 2018. 6 p. |
DOI: |
10.4336/2018.pfb.38e201801706 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A quantificação do material combustível em área do Cerrado campo sujo é limitada pela dificuldade em obtenção de dados, nos altos custos e no elevado tempo gasto em campo. Em busca de alternativas que facilitem a obtenção dos dados, o uso de sensores RGB se destaca, podendo ser uma ferramenta útil e eficaz na quantificação do material combustível. Nesse contexto, o trabalho teve como objetivo avaliar a viabilidade da utilização de imagens provenientes de um sensor RGB aerotransportado por um multirotor para estimava do material combustível por meio da análise de regressão. Foi realizada a amostragem do material combustível da área que foi pesada em campo e seca em estufa. Com o processamento das imagens digitais foram obtidas a altura (htMDA) e o índice de vegetação (NGRDI) dos pixels que abrangiam as unidades amostrais, seguidos de análise de correlação entre dados do processamento digital e o material combustível. Posteriormente, foram ajustados três modelos de regressão, em que foram obtidos coeficiente de determinação ajustados (R²aj) de 0,39 a 0,80. O uso dos sensores RGB apresentam potencial para a estimação de material combustível. Quando se combina as variáveis htMDA e NGRDI, são obtidos valores mais próximos da linha média de distribuição. |
Palavras-Chave: |
Biocarburante; Digital models; Modelos digitais. |
Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
Thesaurus NAL: |
Biofuels; Remote sensing. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/190421/1/1706-18683-1-PB.pdf
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Marc: |
LEADER 02086naa a2200253 a 4500 001 2103925 005 2019-01-14 008 2018 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.4336/2018.pfb.38e201801706$2DOI 100 1 $aSOUZA, I. V. 245 $aEstimativa do material combustível em área de Cerrado campo sujo a partir de imagens do sensor RGB.$h[electronic resource] 260 $c2018 520 $aA quantificação do material combustível em área do Cerrado campo sujo é limitada pela dificuldade em obtenção de dados, nos altos custos e no elevado tempo gasto em campo. Em busca de alternativas que facilitem a obtenção dos dados, o uso de sensores RGB se destaca, podendo ser uma ferramenta útil e eficaz na quantificação do material combustível. Nesse contexto, o trabalho teve como objetivo avaliar a viabilidade da utilização de imagens provenientes de um sensor RGB aerotransportado por um multirotor para estimava do material combustível por meio da análise de regressão. Foi realizada a amostragem do material combustível da área que foi pesada em campo e seca em estufa. Com o processamento das imagens digitais foram obtidas a altura (htMDA) e o índice de vegetação (NGRDI) dos pixels que abrangiam as unidades amostrais, seguidos de análise de correlação entre dados do processamento digital e o material combustível. Posteriormente, foram ajustados três modelos de regressão, em que foram obtidos coeficiente de determinação ajustados (R²aj) de 0,39 a 0,80. O uso dos sensores RGB apresentam potencial para a estimação de material combustível. Quando se combina as variáveis htMDA e NGRDI, são obtidos valores mais próximos da linha média de distribuição. 650 $aBiofuels 650 $aRemote sensing 650 $aSensoriamento Remoto 653 $aBiocarburante 653 $aDigital models 653 $aModelos digitais 700 1 $aSANTOS, M. M. 700 1 $aGIONGO, M. 700 1 $aCARVALHO, E. V. 700 1 $aMACHADO, I. E. S. 773 $tPesquisa Florestal Brasileira, Colombo$gv. 38, e201801706, 2018. 6 p.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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