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| Registros recuperados : 279 | |
| 46. |  | FONSECA, V. O. da; ALBUQUERQUE, J. A. S. de. Estimativa dos parâmetros da distribuição gama de probabilidades para totais de precipitação em uma região de Pelotas, RS. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 13, n. 3, p. 47-58, 1978 Título em inglês: Gamma distribution parameters estimation from one, two and three weeks precipitation totals in a region of Pelotas, RS.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| Registros recuperados : 279 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja; Embrapa Territorial. |
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Data corrente: |
22/05/2015 |
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Data da última atualização: |
17/03/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
GREGO, C. R.; VICENTE, L. E.; ALBUQUERQUE, J.; FERNANDES, T. T.; FRANCHINI, J. C. |
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Afiliação: |
CELIA REGINA GREGO, CNPM; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPM; PUC CAMPINAS; ESALQ/USP; JULIO CEZAR FRANCHINI DOS SANTOS, CNPSO. |
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Título: |
Análise espacial entre índice de vegetação e textura do solo utilizando componentes principais e geoestatística. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO DE GEOESTATÍSTICA APLICADA EM CIÊNCIAS AGRARIAS, 4. 2015, Botucatu. Anais... Botucatu, SP: UNESP. |
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Páginas: |
5 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
RESUMO: A análise de componentes principais (ACP) conjuntamente com a geoestatística permite reduzir a escolha das variáveis envolvidas que possuem representatividade no mapeamento dos atributos do solo e das culturas. O objetivo deste trabalho foi realizar conjuntamente a ACP e a geoestatística para representar espacialmente a relação entre o índice de vegetação obtido pela imagem de satélite e a textura do solo na Fazenda Experimental da Embrapa Soja em Londrina, PR. Na fazenda experimental com predomínio de Latossolo Vermelho distroférrico, foram determinadas a areia, silte e argila em g kg-1 na profundidade de 0-20 cm e o índice de vegetação EVI2 obtido da imagem de satélite que contém um fator de ajuste para solos. Os dados foram submetidos à análise estatística descritiva e ACP e posteriormente foi realizada a análise geoestatística. Foi verificada a existência de alta correlação com o EVI2 no componente principal 2 para silte e argila. Estas duas variáveis foram utilizadas na análise geoestatística e foi detectada a variabilidade espacial e a relação entre os mapas de silte, argila e EVI2. ABSTRACT: Principal component analysis (PCA) in conjunction with geostatistics allow to reduce the choice of variables involved that have representation in soil properties and crop mapping. The objective of this study was to use ACP and geostatistics together, to spatially represent the relationship between vegetation index, obtained by satellite image, and soil texture at Embrapa Soja Experimental Farm in Londrina, PR. At the experimental farm, with Oxisol predominance, were determined sand, silt and clay in g.kg -1 , at 0-20 cm depth and EVI2 vegetation index obtained from satellite image which contains a soil adjustment factor. The data were submitted to descriptive statistical analysis and ACP, being the geostatistical analysis performed later. Was verified a higher correlation with the EVI2 on main component 2 for silt and clay. These two variables were used in geostatistical analysis, being detected spatial variability and the relationship between silt, clay and EVI2 maps. MenosRESUMO: A análise de componentes principais (ACP) conjuntamente com a geoestatística permite reduzir a escolha das variáveis envolvidas que possuem representatividade no mapeamento dos atributos do solo e das culturas. O objetivo deste trabalho foi realizar conjuntamente a ACP e a geoestatística para representar espacialmente a relação entre o índice de vegetação obtido pela imagem de satélite e a textura do solo na Fazenda Experimental da Embrapa Soja em Londrina, PR. Na fazenda experimental com predomínio de Latossolo Vermelho distroférrico, foram determinadas a areia, silte e argila em g kg-1 na profundidade de 0-20 cm e o índice de vegetação EVI2 obtido da imagem de satélite que contém um fator de ajuste para solos. Os dados foram submetidos à análise estatística descritiva e ACP e posteriormente foi realizada a análise geoestatística. Foi verificada a existência de alta correlação com o EVI2 no componente principal 2 para silte e argila. Estas duas variáveis foram utilizadas na análise geoestatística e foi detectada a variabilidade espacial e a relação entre os mapas de silte, argila e EVI2. ABSTRACT: Principal component analysis (PCA) in conjunction with geostatistics allow to reduce the choice of variables involved that have representation in soil properties and crop mapping. The objective of this study was to use ACP and geostatistics together, to spatially represent the relationship between vegetation index, obtained by satellite image, and soil texture at Embrapa S... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Variabilidade espacial. |
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Thesagro: |
Soja; Solo. |
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Categoria do assunto: |
--
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/125656/1/4527.pdf
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Marc: |
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520 $aRESUMO: A análise de componentes principais (ACP) conjuntamente com a geoestatística permite reduzir a escolha das variáveis envolvidas que possuem representatividade no mapeamento dos atributos do solo e das culturas. O objetivo deste trabalho foi realizar conjuntamente a ACP e a geoestatística para representar espacialmente a relação entre o índice de vegetação obtido pela imagem de satélite e a textura do solo na Fazenda Experimental da Embrapa Soja em Londrina, PR. Na fazenda experimental com predomínio de Latossolo Vermelho distroférrico, foram determinadas a areia, silte e argila em g kg-1 na profundidade de 0-20 cm e o índice de vegetação EVI2 obtido da imagem de satélite que contém um fator de ajuste para solos. Os dados foram submetidos à análise estatística descritiva e ACP e posteriormente foi realizada a análise geoestatística. Foi verificada a existência de alta correlação com o EVI2 no componente principal 2 para silte e argila. Estas duas variáveis foram utilizadas na análise geoestatística e foi detectada a variabilidade espacial e a relação entre os mapas de silte, argila e EVI2. ABSTRACT: Principal component analysis (PCA) in conjunction with geostatistics allow to reduce the choice of variables involved that have representation in soil properties and crop mapping. The objective of this study was to use ACP and geostatistics together, to spatially represent the relationship between vegetation index, obtained by satellite image, and soil texture at Embrapa Soja Experimental Farm in Londrina, PR. At the experimental farm, with Oxisol predominance, were determined sand, silt and clay in g.kg -1 , at 0-20 cm depth and EVI2 vegetation index obtained from satellite image which contains a soil adjustment factor. The data were submitted to descriptive statistical analysis and ACP, being the geostatistical analysis performed later. Was verified a higher correlation with the EVI2 on main component 2 for silt and clay. These two variables were used in geostatistical analysis, being detected spatial variability and the relationship between silt, clay and EVI2 maps.
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Embrapa Territorial (CNPM) |
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