Data/hora: 24/06/2024 01:11:07

Biblioteca(s): 	Embrapa Meio Ambiente.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Anais de Congresso	
Data corrente: 	21/01/2020	
Data da última atualização: 	21/01/2020	
Autoria: 	PADILHA, M. C. C.; VICENTE, L. E.; DEMATTÊ, J. A. M.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; URBINA SALAZAR, D.; KOGA-VICENTE, A.; ARAUJO, L. S. de; MANZATTO, C. V.	
Afiliação: 	MANUELA CORRÊA DE CASTRO PADILHA, ESALQ-USP; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPMA; JOSÉ ALEXANDRE MELO DEMATTÊ, ESALQ-USP; DANIEL GOMES DOS SANTOS W LOEBMANN, CNPMA; DIEGO URBINA SALAZAR, ESALQ-USP; ANDREA KOGA-VICENTE; LUCIANA SPINELLI DE ARAUJO, CNPMA; CELSO VAINER MANZATTO, CNPMA.	
Título: 	Prediction statistical model for soil organic carbon mapping in crop areas using the Landsat/OLI sensor.	
Ano de publicação: 	2019	
Fonte/Imprenta: 	In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. Ref. 96042.	
Páginas: 	p. 1-4.	
ISBN: 	978-85-17-00097-3	
Idioma: 	Inglês	
Conteúdo: 	Abstract: The quantification of soil organic carbon (SOC) is essential to agriculture and sustainable use of the land. However, there are difficulties to estimate it in large areas due to high cost of soil sample extraction, and laboratory preparations. There are approaches that may facilitate the estimation of SOC, such as the use of satellite imagery and the application of statistical models based on the spectral bands of the satellite under study. In July of 2017, this study proposed a prediction statistical model from optical-orbital data of the series Landsat, OLI sensor for estimating SOC content.	
Palavras-Chave: 	Landsat OLI; Linear regression.	
Thesagro: 	Carbono; Regressão Linear; Satélite; Solo.	
Thesaurus Nal: 	Linear models; Prediction; Regression analysis; Soil organic carbon.	
Categoria do assunto: 	P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/209286/1/Vicente-prediction-statistical-2019.pdf	
Registro original: 	Embrapa Meio Ambiente (CNPMA)	
Exemplares: 	CNPMA - (16698-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS