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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
26/04/2022 |
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Data da última atualização: |
13/01/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
VOLTOLINI, T. V.; OLIVEIRA, A. R. de; SALVIANO, A. M.; MOURA, M. S. B. de; ARAUJO, G. G. L. de. |
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Afiliação: |
TADEU VINHAS VOLTOLINI, CPATSA; ANDERSON RAMOS DE OLIVEIRA, CPATSA; ALESSANDRA MONTEIRO SALVIANO, CPATSA; MAGNA SOELMA BESERRA DE MOURA, CPATSA; GHERMAN GARCIA LEAL DE ARAUJO, CPATSA. |
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Título: |
Introdução e importância econômica. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
In: VOLTOLINI, T. V.; OLIVEIRA, A. R. de; SALVIANO, A. M.; MOURA, M. S. B. de; ARAÚJO, G. G. L. de (ed.). Sistema de produção de palma-forrageira para o Estado da Paraíba. Petrolina: Embrapa Semiárido, 2022. |
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Série: |
(Embrapa Semiárido. Sistema de Produção, 14). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo desta publicação é apresentar informações dos sistemas de produção de palma-forrageira considerando o Zarc, a aptidão dos solos, bem como apresentar recomendações de manejo para a cultura no estado da Paraíba. |
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Palavras-Chave: |
Importância econômica. |
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Thesagro: |
Nutrição Animal; Opuntia Ficus Indica; Palma Forrageira; Pastagem; Sistema de Produção. |
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Thesaurus Nal: |
Pastures. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Semiárido (CPATSA) |
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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 Territorial. |
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Data corrente: |
15/09/2014 |
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Data da última atualização: |
15/09/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
Internacional - A |
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Autoria: |
LU, D.; BATISTELLA, M.; MORAN, E. |
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Afiliação: |
DENGSHENG LU, INDIANA UNIVERSITY; MATEUS BATISTELLA, CNPM; EMILIO MORAN, INDIANA UNIVERSITY. |
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Título: |
Multitemporal spectral mixture analysis for Amazonian land-cover change detection. |
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Ano de publicação: |
2004 |
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Fonte/Imprenta: |
Canadian Journal of Remote Sensing, v. 30, n. 1, p. 87-100, 2004. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The complex landscape and environmental conditions in the moist tropical region often result in poor land-cover change detection accuracy using traditional change detection methods. This paper explores linear spectral mixture analysis (LSMA) of multitemporal thematic mapper (TM) images to detect land-cover change in Rondônia, Brazilian Amazon basin. Three image endmembers (shade, green vegetation, and soil) were developed based on a combination of field data and image scatterplots. An unconstrained least-squares solution was used to unmix the multitemporal TM images into three fractions. Then, fraction image differencing results were used to analyze land-cover change/non-change detection. The detailed ?from-to? change detection was implemented using a pixel-by-pixel comparison of classified images, which were developed using a decision tree classifier on the multitemporal fraction images. This study indicates that LSMA is a powerful image processing tool for land-cover classification and change detection. The multitemporal fraction images can be effectively used for land-cover change detection. The stable and reliable multitemporal fraction images developed using LSMA make the change detection possible without the use of training sample datasets for historical remotely sensed data. This characteristic is particularly valuable for the land-cover change detection in the Amazon basin. |
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Palavras-Chave: |
Tropical region. |
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Thesaurus NAL: |
Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/108415/1/4023.pdf
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Marc: |
LEADER 01912naa a2200169 a 4500
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245 $aMultitemporal spectral mixture analysis for Amazonian land-cover change detection.$h[electronic resource]
260 $c2004
520 $aThe complex landscape and environmental conditions in the moist tropical region often result in poor land-cover change detection accuracy using traditional change detection methods. This paper explores linear spectral mixture analysis (LSMA) of multitemporal thematic mapper (TM) images to detect land-cover change in Rondônia, Brazilian Amazon basin. Three image endmembers (shade, green vegetation, and soil) were developed based on a combination of field data and image scatterplots. An unconstrained least-squares solution was used to unmix the multitemporal TM images into three fractions. Then, fraction image differencing results were used to analyze land-cover change/non-change detection. The detailed ?from-to? change detection was implemented using a pixel-by-pixel comparison of classified images, which were developed using a decision tree classifier on the multitemporal fraction images. This study indicates that LSMA is a powerful image processing tool for land-cover classification and change detection. The multitemporal fraction images can be effectively used for land-cover change detection. The stable and reliable multitemporal fraction images developed using LSMA make the change detection possible without the use of training sample datasets for historical remotely sensed data. This characteristic is particularly valuable for the land-cover change detection in the Amazon basin.
650 $aRemote sensing
653 $aTropical region
700 1 $aBATISTELLA, M.
700 1 $aMORAN, E.
773 $tCanadian Journal of Remote Sensing$gv. 30, n. 1, p. 87-100, 2004.
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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