| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Agrossilvipastoril. |
|
Data corrente: |
07/03/2018 |
|
Data da última atualização: |
07/02/2022 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
|
Autoria: |
RAISER, A. L.; SILVA, B. R. da; MORALES, M. M. |
|
Afiliação: |
ALÉXIA LORENZI RAISER, UFMT-SINOP; BRUNO RAFAEL DA SILVA, CPAMT; MARINA MOURA MORALES, CNPF. |
|
Título: |
Avaliação do método de extração para análise de HPAs em amostras de solo e biocarvão por GC-MS. |
|
Ano de publicação: |
2017 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 6., 2017, Sinop, MT. Resumos... Sinop, MT: Embrapa Agrossilpastoril, 2017. p. 211-214. |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
Os hidrocarbonetos policíclicos aromáticos (HPAs) são compostos orgânicos semi-voláteis formados principalmente pela combustão incompleta de materiais orgânicos (Grover et al., 2013; Liu et al., 2015), sendo listados como poluentes pela União Européia e pela Agência de Proteção Ambiental dos EUA em solos (Xue et al., 2015). No processo de produção de biocarvão, durante a pirólise, ocorre a formação de HPAs devido aos fragmentos instáveis gerados (Hale et al., 2012). O método tradicional de extração de HPAs é realizado através do Soxhlet (United States, 1996). Em comparação com outros métodos de extração, o Soxhlet apresenta desvantagens como maior tempo despendido, grande quantidade de solvente e como consequência, problemas ambientais (Castro et al., 2010). O método de extração por ultrassom apresenta vantagens como simplicidade, menor tempo de extração e de baixo volume de solventes, diminuindo os possíveis danos ao ambiente (Cardoso et al., 2014). Dessa forma, nosso objetivo foi comparar os métodos de extração, Soxhlet e ultrassom, de acordo com o percentual de recuperação de HPAs em amostras de biocarvão (BC) e mistura de solo/biocarvão (SBC) por cromatografia gasosa. |
|
Palavras-Chave: |
Análise de HPAs; Análise de Solo; Biocarvão. |
|
Thesagro: |
Amostragem; Solo. |
|
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230988/1/2017-cpamt-brs-avaliacao-metodo-extracao-analise-hpas-amostra-solo-biocarvao-cg-ms-p-211-214.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 01967nam a2200193 a 4500
001 2088801
005 2022-02-07
008 2017 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aRAISER, A. L.
245 $aAvaliação do método de extração para análise de HPAs em amostras de solo e biocarvão por GC-MS.$h[electronic resource]
260 $aIn: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 6., 2017, Sinop, MT. Resumos... Sinop, MT: Embrapa Agrossilpastoril, 2017. p. 211-214.$c2017
520 $aOs hidrocarbonetos policíclicos aromáticos (HPAs) são compostos orgânicos semi-voláteis formados principalmente pela combustão incompleta de materiais orgânicos (Grover et al., 2013; Liu et al., 2015), sendo listados como poluentes pela União Européia e pela Agência de Proteção Ambiental dos EUA em solos (Xue et al., 2015). No processo de produção de biocarvão, durante a pirólise, ocorre a formação de HPAs devido aos fragmentos instáveis gerados (Hale et al., 2012). O método tradicional de extração de HPAs é realizado através do Soxhlet (United States, 1996). Em comparação com outros métodos de extração, o Soxhlet apresenta desvantagens como maior tempo despendido, grande quantidade de solvente e como consequência, problemas ambientais (Castro et al., 2010). O método de extração por ultrassom apresenta vantagens como simplicidade, menor tempo de extração e de baixo volume de solventes, diminuindo os possíveis danos ao ambiente (Cardoso et al., 2014). Dessa forma, nosso objetivo foi comparar os métodos de extração, Soxhlet e ultrassom, de acordo com o percentual de recuperação de HPAs em amostras de biocarvão (BC) e mistura de solo/biocarvão (SBC) por cromatografia gasosa.
650 $aAmostragem
650 $aSolo
653 $aAnálise de HPAs
653 $aAnálise de Solo
653 $aBiocarvão
700 1 $aSILVA, B. R. da
700 1 $aMORALES, M. M.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Agrossilvipastoril (CPAMT) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
|
Data corrente: |
24/08/2022 |
|
Data da última atualização: |
25/08/2022 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
B - 3 |
|
Autoria: |
SANTOS, L. T. dos; WERNER, J. P. S.; REIS, A. A. dos; TORO, A. P. G.; ANTUNES, J. F. G.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; FIGUEIREDO, G. K. D. A. |
|
Afiliação: |
FEAGRI/UNICAMP; FEAGRI/UNICAMP; UNICAMP; FEAGRI/UNICAMP; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; UNICAMP; UNICAMP; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA, FEAGRI/UNICAMP; FEAGRI/UNICAMP. |
|
Título: |
Multitemporal segmentation of Sentinel-2 images in an agricultural intensification region in Brazil. |
|
Ano de publicação: |
2022 |
|
Fonte/Imprenta: |
ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. V-3-2022, p. 389-395, 2022. |
|
DOI: |
https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-3-2022-389-2022 |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Notas: |
Edition of proceedings of the 2022 edition of the XXIVth ISPRS Congress, Nice, France. |
|
Conteúdo: |
ABSTRACT: With the recent evolution in the sensor's spatial resolution, such as the MultiSpectral Imager (MSI) of the Sentinel-2 mission, the need to use segmentation techniques in satellite images has increased. Although the advantages of image segmentation to delineate agricultural fields in images are already known, the literature shows that it is rarely used to consider temporal changes in highly managed regions with the intensification of agricultural activities. Therefore, this work aimed to evaluate a multitemporal segmentation method based on the coefficient of variation of spectral bands and vegetation indices obtained from Sentinel-2 images, considering two agricultural years (2018-2019 and 2019-2020) in an area with agricultural intensification. Images of the coefficient of variation represented the spectro-temporal dynamics within the study area. These images were also used to apply an edge detection filter (Sobel) to verify their performance. The region-based algorithm Watershed Segmentation (WS) was used in the segmentation process. Subsequently, to assess the quality of the segmentation results produced, the metrics Potential Segmentation Error (PSE), Number-of-Segments Ratio (NSR), and Euclidean Distance 2 (ED2) were calculated from manually delineated reference objects. The segmentation achieved its best performance when applied to the unfiltered coefficient of variation images of spectral bands with an ED2 equal to 7.289 and 2.529 for 2018-2019 and 2019-2020, respectively. There was a tendency for the WS algorithm to produce over-segmentation in the study area; however, its use proved to be effective in identifying objects in a dynamic area with the intensification of agricultural activities. MenosABSTRACT: With the recent evolution in the sensor's spatial resolution, such as the MultiSpectral Imager (MSI) of the Sentinel-2 mission, the need to use segmentation techniques in satellite images has increased. Although the advantages of image segmentation to delineate agricultural fields in images are already known, the literature shows that it is rarely used to consider temporal changes in highly managed regions with the intensification of agricultural activities. Therefore, this work aimed to evaluate a multitemporal segmentation method based on the coefficient of variation of spectral bands and vegetation indices obtained from Sentinel-2 images, considering two agricultural years (2018-2019 and 2019-2020) in an area with agricultural intensification. Images of the coefficient of variation represented the spectro-temporal dynamics within the study area. These images were also used to apply an edge detection filter (Sobel) to verify their performance. The region-based algorithm Watershed Segmentation (WS) was used in the segmentation process. Subsequently, to assess the quality of the segmentation results produced, the metrics Potential Segmentation Error (PSE), Number-of-Segments Ratio (NSR), and Euclidean Distance 2 (ED2) were calculated from manually delineated reference objects. The segmentation achieved its best performance when applied to the unfiltered coefficient of variation images of spectral bands with an ED2 equal to 7.289 and 2.529 for 2018-2019 and 2019-202... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
AssesSeg; Coefficient of variation; Coeficiente de variação; Detecção de bordas; Edge detection; Índice de vegetação; Intensificação agrícola; OBIA; Segmentação de bacias hidrográficas; Sobel; Watershed segmentation. |
|
Thesaurus NAL: |
Vegetation index. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1145716/1/AP-Multitemporal-segmentation-Sentinel2-2022.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 03126naa a2200397 a 4500
001 2145716
005 2022-08-25
008 2022 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-3-2022-389-2022$2DOI
100 1 $aSANTOS, L. T. dos
245 $aMultitemporal segmentation of Sentinel-2 images in an agricultural intensification region in Brazil.$h[electronic resource]
260 $c2022
500 $aEdition of proceedings of the 2022 edition of the XXIVth ISPRS Congress, Nice, France.
520 $aABSTRACT: With the recent evolution in the sensor's spatial resolution, such as the MultiSpectral Imager (MSI) of the Sentinel-2 mission, the need to use segmentation techniques in satellite images has increased. Although the advantages of image segmentation to delineate agricultural fields in images are already known, the literature shows that it is rarely used to consider temporal changes in highly managed regions with the intensification of agricultural activities. Therefore, this work aimed to evaluate a multitemporal segmentation method based on the coefficient of variation of spectral bands and vegetation indices obtained from Sentinel-2 images, considering two agricultural years (2018-2019 and 2019-2020) in an area with agricultural intensification. Images of the coefficient of variation represented the spectro-temporal dynamics within the study area. These images were also used to apply an edge detection filter (Sobel) to verify their performance. The region-based algorithm Watershed Segmentation (WS) was used in the segmentation process. Subsequently, to assess the quality of the segmentation results produced, the metrics Potential Segmentation Error (PSE), Number-of-Segments Ratio (NSR), and Euclidean Distance 2 (ED2) were calculated from manually delineated reference objects. The segmentation achieved its best performance when applied to the unfiltered coefficient of variation images of spectral bands with an ED2 equal to 7.289 and 2.529 for 2018-2019 and 2019-2020, respectively. There was a tendency for the WS algorithm to produce over-segmentation in the study area; however, its use proved to be effective in identifying objects in a dynamic area with the intensification of agricultural activities.
650 $aVegetation index
653 $aAssesSeg
653 $aCoefficient of variation
653 $aCoeficiente de variação
653 $aDetecção de bordas
653 $aEdge detection
653 $aÍndice de vegetação
653 $aIntensificação agrícola
653 $aOBIA
653 $aSegmentação de bacias hidrográficas
653 $aSobel
653 $aWatershed segmentation
700 1 $aWERNER, J. P. S.
700 1 $aREIS, A. A. dos
700 1 $aTORO, A. P. G.
700 1 $aANTUNES, J. F. G.
700 1 $aCOUTINHO, A. C.
700 1 $aLAMPARELLI, R. A. C.
700 1 $aMAGALHÃES, P. S. G.
700 1 $aESQUERDO, J. C. D. M.
700 1 $aFIGUEIREDO, G. K. D. A.
773 $tISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences$gv. V-3-2022, p. 389-395, 2022.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
