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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Cerrados.
Data corrente:  26/10/2022
Data da última atualização:  01/11/2022
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  AIRES, U. R. V.; SILVA, D. D. da; FERNANDES FILHO, E. I.; RODRIGUES, L. N.; ULIANA, E. M.; AMORIM, R. S. S.; RIBEIRO, C. B. de M.; CAMPOS, J. A.
Afiliação:  UILSON RICARDO VENANCIO AIRES; DEMETRIUS DAVID DA SILVA; ELPÍDIO INACIO FERNANDES FILHO; LINEU NEIVA RODRIGUES, CPAC; EDUARDO MORGAN ULIANA; RICARDO SANTOS SILVA AMORIM; CELSO BANDEIRA DE MELO RIBEIRO; JASMINE ALVES CAMPOS.
Título:  Modeling of surface sediment concentration in the Doce River basin using satellite remote sensing.
Ano de publicação:  2022
Fonte/Imprenta:  Journal of Environmental Management, v. 323, 2022.
Páginas:  15 p.
DOI:  https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2022.116207
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  A B S T R A C T Surface sediment concentration (SSC) is linked to several problems related to water quality and its monitoring is costly because of the required fieldwork and laboratory analyses. Thus, sediment measurements are often sporadic, punctual, and performed during a short period. Orbital remote sensing allows the monitoring of SSC along the river channel permitting continuous and spatial information. This work had two objectives: (1) to model the surface concentration of sediments in the main channel of the Doce river using data from Multispectral Instrument (MSI)/Sentinel 2 and Operational Land Imager (OLI)/Landsat 8 satellite sensors; and (2) to compare different linear modeling approaches to select the best variables for SSC monitoring. For comparison with actual field data, we used mean SSC measurements in 14 sediment gauge stations from 2013 to 2020. Reflectance data of the MSI/Sentinel 2 and OLI/Landsat 8 satellites bands and spectral indices related to the monitoring of water resources were used as explanatory variables. Simple and multiple linear regression models (SLR and MLR), least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), and Elastic Net regression were used to predict the SSC. The near-infrared band images from both MSI/Sentinel 2 and OLI/Landsat 8 satellites showed a strong linear relationship with the SSC. Multiple linear regression, LASSO and Elastic Net regressions showed good performance for SSC prediction. Sediment flow maps show an SSC ... Mostrar Tudo
Thesagro:  Barragem; Satélite; Sedimento.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Cerrados (CPAC)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CPAC37406 - 1UPCAP - DDDIGITALDIGITAL
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Pecuária Sul.
Data corrente:  31/10/2013
Data da última atualização:  28/08/2014
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  MORAIS, S. L. de; TRENTIN, G.; VOLK, L. B. da S.; TRINDADE, J. P. P.; SILVEIRA, M. C. T. da; LEMOS, J. M.; JASKULSKI, G. F.
Afiliação:  SILVANA LOPES DE MORAIS; GUSTAVO TRENTIN, CPPSUL; LEANDRO BOCHI DA SILVA VOLK, CPPSUL; JOSE PEDRO PEREIRA TRINDADE, CPPSUL; MARCIA CRISTINA T DA SILVEIRA, CPPSUL; JAQUELINE MESK LEMOS; GRACIELA FAGUNDES JASKULSKI.
Título:  Conteúdo de água da parte área de Paspalum notatum, Paspalum pauciciliatum e Paspalum dilatatum submetidos a diferentes condições hídricas.
Ano de publicação:  2013
Fonte/Imprenta:  In: JORNADA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA, 11.; MOSTRA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 11.; MOSTRA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA JÚNIOR, 9., 2013, Sant'Ana do Livramento. Anais... Bagé: Ediurcamp, 2013.
Descrição Física:  1 pen drive.
Idioma:  Português
Notas:  CONGREGA 2013.
Thesagro:  Planta.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/91742/1/136.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CPPSUL13038 - 1UPCRA - DD
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