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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
Data corrente: |
02/08/2017 |
Data da última atualização: |
15/03/2019 |
Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Autoria: |
VIEIRA, R. F.; ALVES, R. de B. das N.; PEREIRA, A. M. S.; SILVA, D. B. da. |
Afiliação: |
ROBERTO FONTES VIEIRA, CENARGEN; ROSA DE BELEM DAS NEVES ALVES, CENARGEN; ANA MARIA SOARES PEREIRA, UNIVERSIDADE DE RIBEIRÃO PRETO; DIJALMA BARBOSA DA SILVA, CENARGEN. |
Título: |
Espécies medicinais nativas da Região Centro-Oeste. |
Ano de publicação: |
2018 |
Fonte/Imprenta: |
In: VIEIRA, R. F.; CAMILLO, J.; CORADIN, L. (Ed.). Espécies nativas da flora brasileira de valor econômico atual ou potencial: plantas para o futuro: Região Centro-Oeste. Brasília, DF: MMA, 2018. 1.160 p. (Série Biodiversidade; 44). |
Páginas: |
p. 693-698 |
Idioma: |
Português |
Thesagro: |
Espécie Nativa. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 00661naa a2200169 a 4500 001 2073498 005 2019-03-15 008 2018 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aVIEIRA, R. F. 245 $aEspécies medicinais nativas da Região Centro-Oeste. 260 $c2018 300 $ap. 693-698 650 $aEspécie Nativa 700 1 $aALVES, R. de B. das N. 700 1 $aPEREIRA, A. M. S. 700 1 $aSILVA, D. B. da 773 $tIn: VIEIRA, R. F.; CAMILLO, J.; CORADIN, L. (Ed.). Espécies nativas da flora brasileira de valor econômico atual ou potencial: plantas para o futuro: Região Centro-Oeste. Brasília, DF: MMA, 2018. 1.160 p. (Série Biodiversidade; 44).
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Registro original: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
Data corrente: |
12/02/2015 |
Data da última atualização: |
12/02/2015 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
B - 2 |
Autoria: |
BORGES, E. F.; SANO, E. E. |
Afiliação: |
ELANE FIÚZA BORGES; EDSON EYJI SANO, CPAC. |
Título: |
Séries temporais de Evi do Modis para o mapeamento de uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia. |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
Boletim de Ciências Geodésicas, Curitiba, v. 20, n. 3, p. 526-547, jul-set. 2014. |
DOI: |
http://dx.doi.org/10.1590/S1982-21702014000200030 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
RESUMO: Séries temporais têm possibilitado a identificação de mudanças no uso do solo e a discriminação de fitofisionomias. Este estudo objetivou utilizar séries temporais de índice de vegetação realçado (EVI) da plataforma Terra Modis, filtradas pelas técnicas de logística dupla e fração mínima de ruído (MNF) e classificadas pelo algoritmo spectral angle mapper (SAM) para mapear o uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia. Séries temporais representativas das classes: Campo sujo, Cerrado ralo, Cerrado típico, Cerrado denso, Floresta estacional semidecidual, Floresta estacional decidual, Vegetação secundária, Cultura agrícola e Pastagem cultivada foram utilizadas como membros de referência na aplicação do algoritmo SAM. A acurácia do mapeamento foi analisada por meio de imagens do satélite RapidEye e coeficiente de concordância Kappa. O filtro de logística dupla e a MNF reduziram significativamente os ruídos presentes nas imagens. A classificação discriminou as classes supracitadas (índice Kappa = 0,8), todavia, baseado em dados anteriores disponíveis na literatura, houve subestimação da Pastagem cultivada e superestimação do Cerrado típico. Esse estudo permitiu demonstrar o potencial de séries temporais do sensor Modis para discriminar classes de uso e cobertura vegetal representativas do Oeste da Bahia. ABSTRACT: Temporal series have enabled the identification of changes in land use and the discrimination of phytophysiognomies. This study aimed at using time series of enhanced vegetation index (EVI) of Terra Modis platform, filtered by the double logistics and minimum noise fraction (MNF) algorithms and classified by the spectral angle mapper (SAM) technique to map land use and land cover (LULC) classes from western Bahia. Representative time series of shrub Savanna, sparse Savanna, typical Savanna, dense Savanna, seasonal forest, dry forest, secondary vegetation, croplands and pasturelands were used as reference members in applying the SAM algorithm. The accuracy of mapping was analyzed by RapidEye satellite images and the Kappa´s coefficient of agreement. The double logistics and the MNF filters reduced significantly the noise in the images. The classification discriminated all LULC classes (Kappa index = 0.8), however, there were, according to data available in the literature, underestimation of pasturelands and overestimation of typical Savanna. This study demonstrated the potential of time series of Modis sensor to discriminate representative LULC classes of western Bahia. MenosRESUMO: Séries temporais têm possibilitado a identificação de mudanças no uso do solo e a discriminação de fitofisionomias. Este estudo objetivou utilizar séries temporais de índice de vegetação realçado (EVI) da plataforma Terra Modis, filtradas pelas técnicas de logística dupla e fração mínima de ruído (MNF) e classificadas pelo algoritmo spectral angle mapper (SAM) para mapear o uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia. Séries temporais representativas das classes: Campo sujo, Cerrado ralo, Cerrado típico, Cerrado denso, Floresta estacional semidecidual, Floresta estacional decidual, Vegetação secundária, Cultura agrícola e Pastagem cultivada foram utilizadas como membros de referência na aplicação do algoritmo SAM. A acurácia do mapeamento foi analisada por meio de imagens do satélite RapidEye e coeficiente de concordância Kappa. O filtro de logística dupla e a MNF reduziram significativamente os ruídos presentes nas imagens. A classificação discriminou as classes supracitadas (índice Kappa = 0,8), todavia, baseado em dados anteriores disponíveis na literatura, houve subestimação da Pastagem cultivada e superestimação do Cerrado típico. Esse estudo permitiu demonstrar o potencial de séries temporais do sensor Modis para discriminar classes de uso e cobertura vegetal representativas do Oeste da Bahia. ABSTRACT: Temporal series have enabled the identification of changes in land use and the discrimination of phytophysiognomies. This study aimed at using time series of enha... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Bahia; Brasil; Índice de Vegetação; Minimum Noise Fraction; Spectral Angle Mapper. |
Thesagro: |
Cerrado; Cobertura vegetal. |
Thesaurus NAL: |
Brazil; Savannas; Vegetation cover. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/117877/1/Series-temporais-Sano.pdf
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Marc: |
LEADER 03370naa a2200265 a 4500 001 2008539 005 2015-02-12 008 2014 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttp://dx.doi.org/10.1590/S1982-21702014000200030$2DOI 100 1 $aBORGES, E. F. 245 $aSéries temporais de Evi do Modis para o mapeamento de uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia. 260 $c2014 520 $aRESUMO: Séries temporais têm possibilitado a identificação de mudanças no uso do solo e a discriminação de fitofisionomias. Este estudo objetivou utilizar séries temporais de índice de vegetação realçado (EVI) da plataforma Terra Modis, filtradas pelas técnicas de logística dupla e fração mínima de ruído (MNF) e classificadas pelo algoritmo spectral angle mapper (SAM) para mapear o uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia. Séries temporais representativas das classes: Campo sujo, Cerrado ralo, Cerrado típico, Cerrado denso, Floresta estacional semidecidual, Floresta estacional decidual, Vegetação secundária, Cultura agrícola e Pastagem cultivada foram utilizadas como membros de referência na aplicação do algoritmo SAM. A acurácia do mapeamento foi analisada por meio de imagens do satélite RapidEye e coeficiente de concordância Kappa. O filtro de logística dupla e a MNF reduziram significativamente os ruídos presentes nas imagens. A classificação discriminou as classes supracitadas (índice Kappa = 0,8), todavia, baseado em dados anteriores disponíveis na literatura, houve subestimação da Pastagem cultivada e superestimação do Cerrado típico. Esse estudo permitiu demonstrar o potencial de séries temporais do sensor Modis para discriminar classes de uso e cobertura vegetal representativas do Oeste da Bahia. ABSTRACT: Temporal series have enabled the identification of changes in land use and the discrimination of phytophysiognomies. This study aimed at using time series of enhanced vegetation index (EVI) of Terra Modis platform, filtered by the double logistics and minimum noise fraction (MNF) algorithms and classified by the spectral angle mapper (SAM) technique to map land use and land cover (LULC) classes from western Bahia. Representative time series of shrub Savanna, sparse Savanna, typical Savanna, dense Savanna, seasonal forest, dry forest, secondary vegetation, croplands and pasturelands were used as reference members in applying the SAM algorithm. The accuracy of mapping was analyzed by RapidEye satellite images and the Kappa´s coefficient of agreement. The double logistics and the MNF filters reduced significantly the noise in the images. The classification discriminated all LULC classes (Kappa index = 0.8), however, there were, according to data available in the literature, underestimation of pasturelands and overestimation of typical Savanna. This study demonstrated the potential of time series of Modis sensor to discriminate representative LULC classes of western Bahia. 650 $aBrazil 650 $aSavannas 650 $aVegetation cover 650 $aCerrado 650 $aCobertura vegetal 653 $aBahia 653 $aBrasil 653 $aÍndice de Vegetação 653 $aMinimum Noise Fraction 653 $aSpectral Angle Mapper 700 1 $aSANO, E. E. 773 $tBoletim de Ciências Geodésicas, Curitiba$gv. 20, n. 3, p. 526-547, jul-set. 2014.
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