|
|
Registros recuperados : 31 | |
12. | | ZANETTI, M. R.; PUGLIERO, V. S.; ALMEIDA, M. B. de; ASSAD, E. D. Cálculo de tamanho de amostra para análise de acurácia em mapeamentos temáticos. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 14., 2018, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2018. p. 68-71. (Embrapa Informática Agropecuária. Eventos técnicos & científicos, 1). Editores técnicos: Carla Geovana do Nascimento Macário, Carla Cristiane Osawa, Flávia Bussaglia Fiorini, Maria Fernanda Moura, Poliana Fernanda Giachetto. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
16. | | PUGLIERO, V. S.; ALMEIDA, M. B. de; ZANETTI, M. R.; ASSAD, E. D. Emissões evitadas de GEE na expansão da soja no Brasil de 2010 a 2016. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 14., 2018, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2018. p. 77-81. (Embrapa Informática Agropecuária. Eventos técnicos & científicos, 1). Editores técnicos: Carla Geovana do Nascimento Macário, Carla Cristiane Osawa, Flávia Bussaglia Fiorini, Maria Fernanda Moura, Poliana Fernanda Giachetto. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
17. | | ALMEIDA, M. B. de; PUGLIERO, V. S.; ZANETTI, M. R.; BOLFE, E. L.; ASSAD, E. D. Espacialização de áreas aptas para a citricultura no Recôncavo da Bahia. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. 4 p. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del'Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. SBSR 2019. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
20. | | ABDELNUR, P. V.; VAZ, B. G.; ROCHA, J. D.; ALMEIDA, M. B. B.; PEREIRA, R. C. L. Analysis of bio-oils from different pyrolysis process steps and biomass from different pyrolysis process steps and biomass using FT-IC-MS and Q -TOF-MS. In: CONFERENCE ON MASS SPECTROMETRY AND ALLIED TOPICS, 60., 2012, Vancouver. [Anais…]. Santa Fe, NM: American Society for Mass Spectrometry, 2012. Não paginado. Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia. |
| |
Registros recuperados : 31 | |
|
|
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
Data corrente: |
07/10/2019 |
Data da última atualização: |
06/11/2019 |
Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Autoria: |
ALMEIDA, M. B. F. de; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D. |
Afiliação: |
MATEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, UERJ; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS. |
Título: |
Aplicação de sensoriamento remoto no estudo dos níveis de degradação de pastagens. |
Ano de publicação: |
2019 |
Fonte/Imprenta: |
In: TULLIO, L. (Org.). Aplicações e princípios do sensoriamento remoto 3. Ponta Grossa: Atena, 2019. cap. 2, p. 11-21. |
DOI: |
10.22533/at.ed.3791923092 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A degradação de pastagens é um problema global, porém tem particular importância no Brasil, considerando que o país aufere o título de um dos maiores produtores de carne do mundo. Desse modo, a localização, detecção e identificação para a posterior recuperação das pastagens degradadas é uma mais-valia para a pecuária, podendo contribuir significativamente nas receitas econômicas do país (PIB), além de apresentar também um viés ecológico, pois pastagens recuperadas se traduzem em florestas em pé, garantindo um meio ambiente equilibrado e propício para a própria pecuária. O presente estudo objetiva elaborar uma metodologia sistemática e coerente, com a finalidade de localizar, detectar, identificar e mapear os diferentes níveis de degradação de pastagens por meio de técnicas advindas de Sensoriamento Remoto, com o uso de imagens de satélite Sentinel-2, dadas as suas características espectrais bastante promissoras. A área de estudo localiza-se no município de Valença, Vale do Paraíba, sendo uma região marcada por fortes degradações nas áreas de pastagens. De acordo com as características da área de estudo e com base na confrontação com a bibliografia consultada, as pastagens degradadas se classificam nos níveis N1, N2, N3 e N4, respectivamente leve, moderado, forte e muito forte. No presente estudo realizou-se correção atmosférica, NDVI, SAVI e Análise de Mistura Espectral (AME). Contudo, o NDVI e o SAVI apresentaram perfis temporais muito similares, não proporcionando separabilidade satisfatória entre os níveis de degradação das pastagens. A AME apresentou resultados bastante promissores, no entanto o grau de confiança somente será estabelecido após validação em campo. Essa validação ocorrerá tanto em período úmido como em período seco para que se compreendam os aspectos sazonais e fonológicos das pastagens degradadas. MenosA degradação de pastagens é um problema global, porém tem particular importância no Brasil, considerando que o país aufere o título de um dos maiores produtores de carne do mundo. Desse modo, a localização, detecção e identificação para a posterior recuperação das pastagens degradadas é uma mais-valia para a pecuária, podendo contribuir significativamente nas receitas econômicas do país (PIB), além de apresentar também um viés ecológico, pois pastagens recuperadas se traduzem em florestas em pé, garantindo um meio ambiente equilibrado e propício para a própria pecuária. O presente estudo objetiva elaborar uma metodologia sistemática e coerente, com a finalidade de localizar, detectar, identificar e mapear os diferentes níveis de degradação de pastagens por meio de técnicas advindas de Sensoriamento Remoto, com o uso de imagens de satélite Sentinel-2, dadas as suas características espectrais bastante promissoras. A área de estudo localiza-se no município de Valença, Vale do Paraíba, sendo uma região marcada por fortes degradações nas áreas de pastagens. De acordo com as características da área de estudo e com base na confrontação com a bibliografia consultada, as pastagens degradadas se classificam nos níveis N1, N2, N3 e N4, respectivamente leve, moderado, forte e muito forte. No presente estudo realizou-se correção atmosférica, NDVI, SAVI e Análise de Mistura Espectral (AME). Contudo, o NDVI e o SAVI apresentaram perfis temporais muito similares, não proporcionando separabi... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Análise de Mistura Espectral; NDVI; Pastagens Degradadas; SAVI; Sentinel-2. |
Thesagro: |
Pastagem; Sensoriamento Remoto. |
Thesaurus NAL: |
Pastures; Remote sensing. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/202621/1/Aplicacao-de-sensoriamento-remoto-no-estudo-dos-niveis-de-degradacao-de-pastagens-2019.pdf
|
Marc: |
LEADER 02756naa a2200265 a 4500 001 2112837 005 2019-11-06 008 2019 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.22533/at.ed.3791923092$2DOI 100 1 $aALMEIDA, M. B. F. de 245 $aAplicação de sensoriamento remoto no estudo dos níveis de degradação de pastagens.$h[electronic resource] 260 $c2019 520 $aA degradação de pastagens é um problema global, porém tem particular importância no Brasil, considerando que o país aufere o título de um dos maiores produtores de carne do mundo. Desse modo, a localização, detecção e identificação para a posterior recuperação das pastagens degradadas é uma mais-valia para a pecuária, podendo contribuir significativamente nas receitas econômicas do país (PIB), além de apresentar também um viés ecológico, pois pastagens recuperadas se traduzem em florestas em pé, garantindo um meio ambiente equilibrado e propício para a própria pecuária. O presente estudo objetiva elaborar uma metodologia sistemática e coerente, com a finalidade de localizar, detectar, identificar e mapear os diferentes níveis de degradação de pastagens por meio de técnicas advindas de Sensoriamento Remoto, com o uso de imagens de satélite Sentinel-2, dadas as suas características espectrais bastante promissoras. A área de estudo localiza-se no município de Valença, Vale do Paraíba, sendo uma região marcada por fortes degradações nas áreas de pastagens. De acordo com as características da área de estudo e com base na confrontação com a bibliografia consultada, as pastagens degradadas se classificam nos níveis N1, N2, N3 e N4, respectivamente leve, moderado, forte e muito forte. No presente estudo realizou-se correção atmosférica, NDVI, SAVI e Análise de Mistura Espectral (AME). Contudo, o NDVI e o SAVI apresentaram perfis temporais muito similares, não proporcionando separabilidade satisfatória entre os níveis de degradação das pastagens. A AME apresentou resultados bastante promissores, no entanto o grau de confiança somente será estabelecido após validação em campo. Essa validação ocorrerá tanto em período úmido como em período seco para que se compreendam os aspectos sazonais e fonológicos das pastagens degradadas. 650 $aPastures 650 $aRemote sensing 650 $aPastagem 650 $aSensoriamento Remoto 653 $aAnálise de Mistura Espectral 653 $aNDVI 653 $aPastagens Degradadas 653 $aSAVI 653 $aSentinel-2 700 1 $aSIMÕES, M. 700 1 $aFERRAZ, R. P. D. 773 $tIn: TULLIO, L. (Org.). Aplicações e princípios do sensoriamento remoto 3. Ponta Grossa: Atena, 2019. cap. 2, p. 11-21.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|