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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
21/01/2020 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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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. |
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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. |
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Título: |
Prediction statistical model for soil organic carbon mapping in crop areas using the Landsat/OLI sensor. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. Ref. 96042. |
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Páginas: |
p. 1-4. |
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ISBN: |
978-85-17-00097-3 |
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Idioma: |
Inglês |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Landsat OLI; Linear regression. |
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Thesagro: |
Carbono; Regressão Linear; Satélite; Solo. |
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Thesaurus Nal: |
Linear models; Prediction; Regression analysis; Soil organic carbon. |
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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/209286/1/Vicente-prediction-statistical-2019.pdf
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Marc: |
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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.
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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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 Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
29/08/2002 |
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Data da última atualização: |
07/06/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
LARA, J. F. R.; KARAM, D. |
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Afiliação: |
Embrapa Milho e Sorgo; DECIO KARAM, CNPMS. |
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Título: |
Seletividade de S-metolachlor em variedades de milho precoce e super precoce. |
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Ano de publicação: |
2002 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DAS PLANTAS DANINHAS, 23., 2002, Gramado. Resumos... Londrina: SBCPD; Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2002. p. 309. |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Herbicida. |
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Categoria do assunto: |
H Saúde e Patologia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/52515/1/Seletividade-S-metalolachlor.pdf
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Marc: |
LEADER 00499nam a2200121 a 4500
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245 $aSeletividade de S-metolachlor em variedades de milho precoce e super precoce.$h[electronic resource]
260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DAS PLANTAS DANINHAS, 23., 2002, Gramado. Resumos... Londrina: SBCPD; Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2002. p. 309.$c2002
650 $aHerbicida
700 1 $aKARAM, D.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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