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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
18/04/1997 |
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Data da última atualização: |
13/10/2017 |
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Autoria: |
VALLS, J. F. M.; CORADIN, L. |
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Título: |
Recursos genéticos de plantas forrageiras nativas do Brasil. |
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Ano de publicação: |
1986 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO SOBRE PRODUÇÃO ANIMAL,3., 1986, Campo Grande. Anais... Campinas: Fundação Cargill, 1986. |
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Páginas: |
p. 19-34. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Feed crops; Natural pastures. |
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Thesagro: |
Cerrado; Pastagem Nativa; Planta Forrageira; Recurso Genético. |
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Thesaurus Nal: |
genetic resources. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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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 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: |
VICENTE, L. E.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; PAZIANOTTO, R. A. A.; FAGGIONI, M.; GOMES, A. C. C. |
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Afiliação: |
LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPMA; DANIEL GOMES DOS SANTOS W LOEBMANN, CNPMA; RICARDO ANTONIO ALMEIDA PAZIANOTTO, CNPMA; MIGUEL FAGGIONI, UNICAMP; ANA CAROLINA CAMPOS GOMES. |
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Título: |
SCAI-r: an algorithm for obtaining synoptic and spatial atmospheric parameters. |
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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. 96399. |
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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 highest performance of multiband optical data (Visible - VIS ? Shortwave Infrared - SWIR ? (400-2500 nm) (e.g. imaging spectroscopy approaches) can be reached mainly through atmospheric correction effects; the conversion of the image values to surface reflectance, allowing, for instance, to estimate the amount of biochemical compounds in the target. This work aims to present an algorithm dedicated to atmospheric parameters obtaining from MODIS and related sensors, encapsulated in a user-friendly interface through Software to Collect Atmospheric Information (SCAI-r), applied to the correction of atmosphere effects on Rapideye image. The results show that SCAI-r generates information needed to perform atmospheric correction and that it has a greater influence over water-related objects, when compared to parameters randomly inserted as input data in atmospheric correction algorithms. |
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Palavras-Chave: |
Aerosol Optical Thickness; Atmospheric Correction; Radiative Transfer Model; RapidEye; Visibility. |
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Thesagro: |
Satélite; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Radiative transfer; Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/209287/1/Vicente-scai-algorithm-2019.pdf
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Marc: |
LEADER 01844nam a2200289 a 4500
001 2119121
005 2020-01-21
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245 $aSCAI-r$ban algorithm for obtaining synoptic and spatial atmospheric parameters.$h[electronic resource]
260 $aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. Ref. 96399.$c2019
300 $ap. 1-4.
520 $aAbstract: The highest performance of multiband optical data (Visible - VIS ? Shortwave Infrared - SWIR ? (400-2500 nm) (e.g. imaging spectroscopy approaches) can be reached mainly through atmospheric correction effects; the conversion of the image values to surface reflectance, allowing, for instance, to estimate the amount of biochemical compounds in the target. This work aims to present an algorithm dedicated to atmospheric parameters obtaining from MODIS and related sensors, encapsulated in a user-friendly interface through Software to Collect Atmospheric Information (SCAI-r), applied to the correction of atmosphere effects on Rapideye image. The results show that SCAI-r generates information needed to perform atmospheric correction and that it has a greater influence over water-related objects, when compared to parameters randomly inserted as input data in atmospheric correction algorithms.
650 $aRadiative transfer
650 $aRemote sensing
650 $aSatélite
650 $aSensoriamento Remoto
653 $aAerosol Optical Thickness
653 $aAtmospheric Correction
653 $aRadiative Transfer Model
653 $aRapidEye
653 $aVisibility
700 1 $aLOEBMANN, D. G. dos S. W.
700 1 $aPAZIANOTTO, R. A. A.
700 1 $aFAGGIONI, M.
700 1 $aGOMES, A. C. C.
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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