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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
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Data corrente: |
10/03/2009 |
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Data da última atualização: |
06/04/2011 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MENEZES, A. J. E. A. de; CARVALHO, J. E. U. de; HOMMA, A. K. O.; MATOS, G. B. de. |
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Afiliação: |
ANTONIO JOSE ELIAS A DE MENEZES, CPATU; JOSE EDMAR URANO DE CARVALHO, CPATU; ALFREDO KINGO OYAMA HOMMA, CPATU; GRIMOALDO BANDEIRA DE MATOS, CPATU. |
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Título: |
Adoção da enxertia no bacurizeiro pelos agricultores familiares do Município de Tomé Açu, Pará. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FRUTICULTURA, 20.; ANNUAL MEETING OF THE INTERAMERICAN SOCIETY FOR TROPICAL HORTICULTURE, 54., 2008, Vitória. Frutas para todos: estratégias, tecnologias e visão sustentável: anais. Vitória: INCAPER: Sociedade Brasileira de Fruticultura, 2008. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Pará; Tomé Açu. |
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Thesagro: |
Agricultura Familiar; Bacuri; Reprodução Vegetal. |
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Thesaurus Nal: |
Amazonia. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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700 1 $aMATOS, G. B. de
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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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 Acre. |
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Data corrente: |
07/07/2017 |
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Data da última atualização: |
16/11/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MORAS FILHO, L. O.; FIGUEIREDO, E. O.; ISAAC JÚNIOR, M. A.; BARROS, V. C. C. de; HOTT, M. C.; BORGES, L. A. C. |
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Afiliação: |
Luiz Otávio Moras Filho, Universidade Federal de Lavras (Ufla); EVANDRO ORFANO FIGUEIREDO, CPAF-Acre; Marcos Antônio Isaac Júnior, Universidade Federal de Lavras (Ufla); Vanessa Cabral Costa de Barros, Universidade Federal de Lavras (Ufla); Marcos Cicarini Hott, Universidade Federal de Lavras (Ufla); Luís Antônio Coimbra Borges, Universidade Federal de Lavras (Ufla). |
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Título: |
Classificador de máxima verossimilhança aplicado à identificação de espécies nativas na Floresta Amazônica. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 18., 2017, Santos. Anais... Santos: Inpe, 2017. |
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Páginas: |
6 p. |
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ISBN: |
978-85-11-00088-1 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Among a variety of digital classification methods based on remote sensing images, the Maximum Likelihood (ML) is widely used in environmental studies, mainly for land cover and vegetation analysis. This study aimed to evaluate the effectiveness of supervised classification by ML technique in a forest management area of dense ombrophilous forest, using one RapidEye image. With this purpose, it was conducted the census of species over 30 cm in diameter at breast height and calculated the Cover Value Index (CVI), and selected the 20 species with the highest CVI as a parameter for classification in a Geographic Information System. 13 of the 20 species selected in the study area were not identified by the classification method, and among the seven identified species, two were underestimated and the others were overestimated. Both the maximum likelihood technique and the spatial resolution of the image used were not suitable for supervised classification of native vegetation, with Kappa index of 0.05 and global accuracy of 5.53%. Studies using spectral characterization in leaf level supported by higher or hyper spectral and spatial resolution images are recommended to increase the accuracy of classification. |
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Palavras-Chave: |
Acre; Amazonia Occidental; Amazônia Ocidental; Análisis estadístico; Bosques tropicales; Especies nativas; Estimación; Identificación de plantas; Manejo florestal; Máxima verossimilhança; Maximum Likelihood; Método de classificação digital; Rio Branco (AC); Sistemas de información geográfica; Teledetección; Western Amazon. |
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Thesagro: |
Análise estatística; Espécie nativa; Estimativa; Floresta tropical; Identificação; Método estatístico; Sensoriamento remoto; Sistema de informação geográfica. |
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Thesaurus NAL: |
Estimation; Geographic information systems; Indigenous species; Plant identification; Remote sensing; Statistical analysis; Tropical forests. |
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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/161507/1/26344.pdf
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Marc: |
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520 $aAmong a variety of digital classification methods based on remote sensing images, the Maximum Likelihood (ML) is widely used in environmental studies, mainly for land cover and vegetation analysis. This study aimed to evaluate the effectiveness of supervised classification by ML technique in a forest management area of dense ombrophilous forest, using one RapidEye image. With this purpose, it was conducted the census of species over 30 cm in diameter at breast height and calculated the Cover Value Index (CVI), and selected the 20 species with the highest CVI as a parameter for classification in a Geographic Information System. 13 of the 20 species selected in the study area were not identified by the classification method, and among the seven identified species, two were underestimated and the others were overestimated. Both the maximum likelihood technique and the spatial resolution of the image used were not suitable for supervised classification of native vegetation, with Kappa index of 0.05 and global accuracy of 5.53%. Studies using spectral characterization in leaf level supported by higher or hyper spectral and spatial resolution images are recommended to increase the accuracy of classification.
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650 $aSistema de informação geográfica
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653 $aAnálisis estadístico
653 $aBosques tropicales
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653 $aEstimación
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653 $aManejo florestal
653 $aMáxima verossimilhança
653 $aMaximum Likelihood
653 $aMétodo de classificação digital
653 $aRio Branco (AC)
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Registro original: |
Embrapa Acre (CPAF-AC) |
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