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| Registros recuperados : 2.465 | |
| 341. |  | CIESLA, W. M.; JOHNSON, E. W.; OLIVEIRA, Y. M. M de; ROSOT, M. A. D.; ELLENWOOD, J.; PENTEADO JÚNIOR, J. F. Development of an aerial sketchmap program for detection and mapping of forest damage in Brazil. In: SEMINÁRIO DE ATUALIZAÇÃO: SENSORIAMENTO REMOTO E SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS APLICADOS À ENGENHARIA FLORESTAL, 5., 2002, Curitiba. Anais. Curitiba: [s.n., 2002]. p. 31-38 Ed. por Attilio Antonio Disperati: João Roberto dos Santos.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 342. | | LENGOWSKI, E. C.; NISGOSKI, S.; OLIVEIRA, V. T. de; BOLZÓN DE MUÑIZ, G. I.; MAGALHAES, W. L. E.; SATYANARAYANA, K. G. Development of composites of highly filled phenol formaldehyde resin: coconut (Cocos nucifera) endocarp particles. International Polymer Processing, v. 29, n. 4, p. 477-488, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 344. | | LUZ, N. B. da; OLIVEIRA, Y. M. M. de; ROSOT, M. A. D.; GARRASTAZU, M. C.; MESQUITA JÚNIOR, H. N. de; FREITAS, J. V. de; COSTA, C. R. da. Developments in forest monitoring under the Brazilian National Forest Inventory: multi-source and hybrid image classification approaches. In: WORLD FORESTRY CONGRESS, 14., 2015, Durban. Forests and people: investing in a sustainable future. Rome: FAO, 2015. 8 p.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 345. | | OLIVEIRA, M. F. de; MATTOS, P. P. de; GARRASTAZU, M. C.; BRAZ, E. M.; ROSOT, N. C. Determination of sampling intensities to estimate diameter distribution in Amazon Forest. In: CONGRESO LATINOAMERICANO DE IUFRO, 3., 2013, San José. Bosques, competitividad y territorios sostenibles. San José: CATIE; [S.l.]: IUFRO, 2013. 1 p. IUFROLAT 2013. Disponibilizado online. Resumen.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 346. | | LUZ, N. B. da; GARRASTAZU, M. C.; ROSOT, M. A. D.; MARAN, J. C.; OLIVEIRA, Y. M. M. de; FRANCISCON, L.; CARDOSO, D. J.; FREITAS, J. V. de. Brazilian National Forest Inventory: a landscape scale approach to monitoring and assessing forested landscapes. Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 38, e201701493, 2018. 14 p. Artigo de revisão.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 347. | | OLIVEIRA, Y. M. M. de; ROSOT, M. A. D.; GARRASTAZU, M. C.; LUZ, N.; MATTOS, P. P. de; FRANCISCON, L.; FREITAS, J.; PIOTTO, D.; GOMIDE, G. Brazilian national forest inventory: remote sensing and landscape analysis approaches for nationwide forest monitoring and assessment. The International Forestry Review, v. 16, n. 5, p. 206, 2014. Edição dos abstracts do 24º IUFRO World Congress, 2014, Salt Lake City. Sustaining forests, sustaining people: the role of research.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 348. | | OLIVEIRA, P. R. D. de; RITSCHEL, P. S.; RUFATO, A. De R.; FIORAVANÇO, J. C.; FAORO, I. D.; LEITE, G. B.; DUTRA, L. F.; MAYER, N. A.; DEGENHARDT-GOLDBACH, J. The Brazilian pear breeding program. Acta Horticulturae, The Hague, n. 909, p. 145-151, out. 2011. Trabalho apresentado no 11º International Pear Symposium.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Uva e Vinho. |
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| 350. | | ROSOT, M. A. D.; OLIVEIRA, Y. M. M. de; RADOMSKI, M. I.; LACERDA, A. E. B. de; GARRASTAZU, M. C.; CARDOSO, D. J.; MATTOS, P. P. de; BRAZ, E. M.; KELLERMAN, B. Bosque Modelo Caçador: concepção e processo de estruturação. Colombo: Embrapa Florestas, 2013. 100 p. (Embrapa Florestas. Documentos, 258).| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 352. | | FUKUDA, W. G.; OLIVEIRA, L. A. de; GAMA, E. V. S.; AMORIM, T. da S.; GODOY, R. C. B. de; SILVA JUNIOR, J. J. da; SANTOS, D. V. Chips de mandioca elaborados com diferentes variedades e processos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MANDIOCA, 11., 2005, Campo Grande. Ciência e tecnologia para a raiz do Brasil: anais. Campo Grande: Governo do Estado; Dourados: Embrapa Agropecuária Oeste, 2005. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 354. | | WILCKEN, C. F.; SOLIMAN, E. P.; SA, L. A. N. de; BARBOSA, L. R.; DIAS, T. K. R.; FERREIRA-FILHO, P. J.; OLIVEIRA, R. J. R. Bronze bug Thaumastocoris peregrinus carpinteiro and dellapé (Hemiptera: Thaumastocoridae) on Eucalyptus in Brazil and its distribution. Journal of Plant Protection, v. 50, n. 2, p. 201-205, 2010.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 357. | | OLIVEIRA, H. R.; SILVA, F. F.; SIQUEIRA, O. H. G. B. D.; SOUZA, N. O.; JUNQUEIRA, V. S.; RESENDE, M. D. V. de; BORQUIS, R. R. A.; RODRIGUES, M. T. Combining different functions to describe milk, fat, and protein yield in goats using Bayesian multiple-trait random regression models. Journal of Animal Science, v. 94 n. 5, p. 1865-1874, May 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 358. | | LUZ, N. B. da; OLIVEIRA, Y. M. M. de; ROSOT, M. A. D.; GARRASTAZU, M. C.; FRANCISCON, L.; MESQUITA JÚNIOR, H. N. de; FREITAS, J. V. de. Classificação híbrida de imagens Landsat-8 e RapidEye para o mapeamento do uso e cobertura da terra nas Unidades Amostrais de Paisagem do Inventário Florestal Nacional do Brasil. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 17., 2015, João Pessoa. Anais... São José dos Campos: INPE, 2015. p. 7222-7230. Disponível online.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 359. | | LUZ, N. B. da; OLIVEIRA, Y. M. M. de; ROSOT, M. A. D.; GARRASTAZU, M. C.; MATTOS, P. P. de; FRANCISCON, L.; FREITAS, J. V. de. Classificação de imagens orientada a objetos como suporte ao componente geoespacial do Inventário Florestal Nacional Brasileiro. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INVENTÁRIO FLORESTAL, 3., 2014, Manaus. Anais... Brasília, DF: Serviço Florestal Brasileiro, 2014. p. 126. Disponível online. Resumo.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 360. | | LUZ, N. B. da; OLIVEIRA, Y. M. M. de; ROSOT, M. A. D.; GARRASTAZU, M. C.; FRANCISCON, L. Classificação de imagens RapidEye baseada em objetos e análise da ecologia de paisagens como suporte ao componente geoespacial do Inventário Florestal Nacional. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INVENTÁRIO FLORESTAL, 2., 2013, Curitiba. Anais. Brasília, DF: Serviço Florestal Brasileiro, 2013. p. 139. Resumo.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| Registros recuperados : 2.465 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
26/03/2021 |
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Data da última atualização: |
26/03/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
PERTILLE, C. T.; SCHIMALSKI, M. B.; PICINATTO FILHO, V.; LIESENBERG, V.; OLIVEIRA, E. B. de; MIRANDA, F. das D. A. |
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Afiliação: |
CARLA TALITA PERTILLE, UDESC; MARCOS BENEDITO SCHIMALSKI, UDESC; VILMAR PICINATTO FILHO, UFPR; VERALDO LIESENBERG, UDESC; EDILSON BATISTA DE OLIVEIRA, CNPF; FABIANI DAS DORES ABATI MIRANDA, UTFPR. |
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Título: |
Estimation of sanity of a stand of Pinus taeda L. after the attack of Sapajus nigritus Kerr (1972) using vegetation index. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientia Forestalis, v. 48, n. 126, e3323, 2020. 14 p. |
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DOI: |
https://doi.org/10.18671/scifor.v48n126.03 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Essa pesquisa objetivou ajustar modelos de regressão e classificação utilizando os índices de vegetação (IV) mais robustos derivados a partir de imagens digitais de Sentinel-2/MSI para a detecção de áreas atacadas por Sapajus nigritus. Os dados de campo foram obtidos em um povoamento de Pinus taeda L. localizado em Bocaina do Sul, estado de Santa Catarina. Foram alocadas 46 parcelas, nas quais os indivíduos arbóreos foram classificados de acordo com a intensidade do ano em: I: sem dano, II: moderado, III: severo e IV: morto. Foram utilizadas três imagens orbitais da constelação Sentinel-2/MSI em datas coincidentes ao pré ataque, ataque e pós ataque. Por meio de Análise de Componentes Principais, foram selecionados os índices de vegetação como variáveis regressoras para o desenvolvimento de modelos de regressão por Stepwise, Support Vector Machine (SVM) e Random Forest (RF) para a estimativa do percentual das classes de ataque por parcela. A seleção de melhor modelo foi baseada em estatísticas de ajuste de modelos de regressão. Os índices mais robustos foram o MCARI, NDI45 e NDVIRR, os quais estimaram para as classes um percentual de ataque de S. nigritus por parcela com R2 ajustado de 0,80, 0,46, 0,88 e 0,97; Syx de 13,49, 61,42, 15,11 e 8,69 (% 0,045 ha-1) e RMSE de 1,95, 4,49, 2,11 e 0,32 (% 0,045 ha1). Foi possível estimar/identificar áreas atacadas por esse primata no povoamento avaliado, destacando a modelagem Stepwise, seguida por SVM e RF. Entretanto, recomenda-se testar imagens digitais de alta/ultra alta resolução espacial para corroborar com tal metodologia. MenosEssa pesquisa objetivou ajustar modelos de regressão e classificação utilizando os índices de vegetação (IV) mais robustos derivados a partir de imagens digitais de Sentinel-2/MSI para a detecção de áreas atacadas por Sapajus nigritus. Os dados de campo foram obtidos em um povoamento de Pinus taeda L. localizado em Bocaina do Sul, estado de Santa Catarina. Foram alocadas 46 parcelas, nas quais os indivíduos arbóreos foram classificados de acordo com a intensidade do ano em: I: sem dano, II: moderado, III: severo e IV: morto. Foram utilizadas três imagens orbitais da constelação Sentinel-2/MSI em datas coincidentes ao pré ataque, ataque e pós ataque. Por meio de Análise de Componentes Principais, foram selecionados os índices de vegetação como variáveis regressoras para o desenvolvimento de modelos de regressão por Stepwise, Support Vector Machine (SVM) e Random Forest (RF) para a estimativa do percentual das classes de ataque por parcela. A seleção de melhor modelo foi baseada em estatísticas de ajuste de modelos de regressão. Os índices mais robustos foram o MCARI, NDI45 e NDVIRR, os quais estimaram para as classes um percentual de ataque de S. nigritus por parcela com R2 ajustado de 0,80, 0,46, 0,88 e 0,97; Syx de 13,49, 61,42, 15,11 e 8,69 (% 0,045 ha-1) e RMSE de 1,95, 4,49, 2,11 e 0,32 (% 0,045 ha1). Foi possível estimar/identificar áreas atacadas por esse primata no povoamento avaliado, destacando a modelagem Stepwise, seguida por SVM e RF. Entretanto, recomenda-se tes... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Índices de vegetação; Red-edge; Sanidade; Sapajus nigritus; Vegetation indexes. |
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Thesagro: |
Pinus Taeda; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/222191/1/Edilson-AgricPrec2021.pdf
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Marc: |
LEADER 02542naa a2200289 a 4500
001 2130910
005 2021-03-26
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
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260 $c2020
520 $aEssa pesquisa objetivou ajustar modelos de regressão e classificação utilizando os índices de vegetação (IV) mais robustos derivados a partir de imagens digitais de Sentinel-2/MSI para a detecção de áreas atacadas por Sapajus nigritus. Os dados de campo foram obtidos em um povoamento de Pinus taeda L. localizado em Bocaina do Sul, estado de Santa Catarina. Foram alocadas 46 parcelas, nas quais os indivíduos arbóreos foram classificados de acordo com a intensidade do ano em: I: sem dano, II: moderado, III: severo e IV: morto. Foram utilizadas três imagens orbitais da constelação Sentinel-2/MSI em datas coincidentes ao pré ataque, ataque e pós ataque. Por meio de Análise de Componentes Principais, foram selecionados os índices de vegetação como variáveis regressoras para o desenvolvimento de modelos de regressão por Stepwise, Support Vector Machine (SVM) e Random Forest (RF) para a estimativa do percentual das classes de ataque por parcela. A seleção de melhor modelo foi baseada em estatísticas de ajuste de modelos de regressão. Os índices mais robustos foram o MCARI, NDI45 e NDVIRR, os quais estimaram para as classes um percentual de ataque de S. nigritus por parcela com R2 ajustado de 0,80, 0,46, 0,88 e 0,97; Syx de 13,49, 61,42, 15,11 e 8,69 (% 0,045 ha-1) e RMSE de 1,95, 4,49, 2,11 e 0,32 (% 0,045 ha1). Foi possível estimar/identificar áreas atacadas por esse primata no povoamento avaliado, destacando a modelagem Stepwise, seguida por SVM e RF. Entretanto, recomenda-se testar imagens digitais de alta/ultra alta resolução espacial para corroborar com tal metodologia.
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