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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
Data corrente: |
07/06/2005 |
Data da última atualização: |
23/04/2019 |
Tipo da produção científica: |
Comunicado Técnico/Recomendações Técnicas |
Autoria: |
GAMA, E. E. G e.; PARENTONI, S. N.; MAGNAVACA, R.; PACHECO, C. A. P.; SANTOS, M. X. dos; GUIMARAES, P. E. de O.; MAGALHAES, P. C.; TAVARES, F. T.; BAHIA FILHO, A. F. C. |
Afiliação: |
Embrapa Milho e Sorgo.; SIDNEY NETTO PARENTONI, CNPMS; CLESO ANTONIO PATTO PACHECO, CNPMS; PAULO EVARISTO DE O GUIMARAES, CNPMS; PAULO CESAR MAGALHAES, CNPMS. |
Título: |
Milho variedade BRS 4154 - Saracura. |
Ano de publicação: |
2004 |
Fonte/Imprenta: |
Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2004. |
Páginas: |
4 p. |
Série: |
(Embrapa Milho e Sorgo. Comunicado técnico, 104). |
Idioma: |
Português |
Thesagro: |
Milho; Zea mays. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/25782/1/Com-104.pdf
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Marc: |
LEADER 00672nam a2200241 a 4500 001 1485279 005 2019-04-23 008 2004 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aGAMA, E. E. G e. 245 $aMilho variedade BRS 4154 - Saracura. 260 $aSete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo$c2004 300 $a4 p. 490 $a(Embrapa Milho e Sorgo. Comunicado técnico, 104). 650 $aMilho 650 $aZea mays 700 1 $aPARENTONI, S. N. 700 1 $aMAGNAVACA, R. 700 1 $aPACHECO, C. A. P. 700 1 $aSANTOS, M. X. dos 700 1 $aGUIMARAES, P. E. de O. 700 1 $aMAGALHAES, P. C. 700 1 $aTAVARES, F. T. 700 1 $aBAHIA FILHO, A. F. C.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
Data corrente: |
19/12/2022 |
Data da última atualização: |
19/12/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
B - 2 |
Autoria: |
SANTOS, C. V. B. dos; MOURA, M. S. B. de; CARVALHO, H. F. de S.; GALVINCIO, J. D.; MIRANDA, R. de Q.; NISHIWAKI, A. A. M.; MONTENEGRO, S. M. G. L. |
Afiliação: |
CLOVES VILAS BOAS DOS SANTOS, UFPE; MAGNA SOELMA BESERRA DE MOURA, CPATSA; HERICA FERNANDA DE SOUSA CARVALHO, UFPE; JOSICLÊDA DOMICIANO GALVÍNCIO, UFPE; RODRIGO DE QUEIROGA MIRANDA, University of Guelph; ADRIANA APARECIDA MEGUMI NISHIWAKI, UFPE; SUZANA MARIA GICO LIMA MONTENEGRO, UFPE. |
Título: |
Avaliação do índice de área foliar e índice de área da planta em floresta seca utilizando modelos simplificados em imagens de alta resolução com o uso de VANT. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
Journal of Hyperspectral Remote Sensing, v. 12, n. 3, p. 109-123, 2022. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O sensoriamento remoto tem possibilitado a aplicação de modelos para estimar variáveis ambientais, dentre eles o índice de área foliar (LAI) e o índice de área da planta (PAI), importantes para avaliação da sazonalidade da vegetação, principalmente em florestas secas. Assim, objetivou-se avaliar o LAI e PAI na caatinga usando imagens aéreas de alta resolução obtidas com um veículo aéreo não tripulado (VANT). Em área de caatinga preservada foram realizados voos com o VANT acoplado com c âmeras RGB e RGN. Utilizou-se modelos para estimativa do LAI e PAI tendo como parâmetro de entrada o NDVI. Dados de LAI e PAI a partir do satélite Landsat-8 foram usados para comparação entre os produtos obtidos pelo VANT. A avaliação do NDVI ocorreu por regressão linear (R2=0,993), obtendo NDVI médio da Caatinga de 0,14 e 0,38 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 0,12 e 0,07 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 0,65 e 0,27 para período chuvoso. Os dados LAI e o PAI (m 2 m-2) representaram bem a área em estudo, obtendo R2=0,992 e R2=0,993 para LAI e PAI, respectivamente. O LAI médio da Caatinga foi 0,19 (período seco) e 0,80 (período chuvoso) pelo Landsat-8; 0,26 e 0,14 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos secos e 2,18 e 0,48 para o período chuvoso. Já o PAI, os valores médios foram 1,39 e 2,02 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 1,46 e 1,34 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 3,42 e 1,69 para o período chuvoso. Desse modo, os modelos calculados com imagens VANT para estimativa do LAI e do PAI da caatinga podem ser aplicados em imagens de alta resolução espacial obtidas em câmeras multiespectrais acopladas em VANT, o btendo resultados satisfatórios. MenosO sensoriamento remoto tem possibilitado a aplicação de modelos para estimar variáveis ambientais, dentre eles o índice de área foliar (LAI) e o índice de área da planta (PAI), importantes para avaliação da sazonalidade da vegetação, principalmente em florestas secas. Assim, objetivou-se avaliar o LAI e PAI na caatinga usando imagens aéreas de alta resolução obtidas com um veículo aéreo não tripulado (VANT). Em área de caatinga preservada foram realizados voos com o VANT acoplado com c âmeras RGB e RGN. Utilizou-se modelos para estimativa do LAI e PAI tendo como parâmetro de entrada o NDVI. Dados de LAI e PAI a partir do satélite Landsat-8 foram usados para comparação entre os produtos obtidos pelo VANT. A avaliação do NDVI ocorreu por regressão linear (R2=0,993), obtendo NDVI médio da Caatinga de 0,14 e 0,38 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 0,12 e 0,07 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 0,65 e 0,27 para período chuvoso. Os dados LAI e o PAI (m 2 m-2) representaram bem a área em estudo, obtendo R2=0,992 e R2=0,993 para LAI e PAI, respectivamente. O LAI médio da Caatinga foi 0,19 (período seco) e 0,80 (período chuvoso) pelo Landsat-8; 0,26 e 0,14 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos secos e 2,18 e 0,48 para o período chuvoso. Já o PAI, os valores médios foram 1,39 e 2,02 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 1,46 e 1,34 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 3,42 e 1,69 para o período chuvoso. Desse modo, o... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Drones; Floresta seca; LAI; PAI. |
Thesagro: |
Área Foliar; Caatinga; Sensoriamento Remoto; Vegetação. |
Thesaurus NAL: |
Remote sensing. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1149923/1/Avaliacao-do-indice-de-area-foliar-e-indice-de-area-da-planta-em-floresta-seca-utilizando-modelos-2022.pdf
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Marc: |
LEADER 02726naa a2200301 a 4500 001 2149923 005 2022-12-19 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSANTOS, C. V. B. dos 245 $aAvaliação do índice de área foliar e índice de área da planta em floresta seca utilizando modelos simplificados em imagens de alta resolução com o uso de VANT.$h[electronic resource] 260 $c2022 520 $aO sensoriamento remoto tem possibilitado a aplicação de modelos para estimar variáveis ambientais, dentre eles o índice de área foliar (LAI) e o índice de área da planta (PAI), importantes para avaliação da sazonalidade da vegetação, principalmente em florestas secas. Assim, objetivou-se avaliar o LAI e PAI na caatinga usando imagens aéreas de alta resolução obtidas com um veículo aéreo não tripulado (VANT). Em área de caatinga preservada foram realizados voos com o VANT acoplado com c âmeras RGB e RGN. Utilizou-se modelos para estimativa do LAI e PAI tendo como parâmetro de entrada o NDVI. Dados de LAI e PAI a partir do satélite Landsat-8 foram usados para comparação entre os produtos obtidos pelo VANT. A avaliação do NDVI ocorreu por regressão linear (R2=0,993), obtendo NDVI médio da Caatinga de 0,14 e 0,38 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 0,12 e 0,07 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 0,65 e 0,27 para período chuvoso. Os dados LAI e o PAI (m 2 m-2) representaram bem a área em estudo, obtendo R2=0,992 e R2=0,993 para LAI e PAI, respectivamente. O LAI médio da Caatinga foi 0,19 (período seco) e 0,80 (período chuvoso) pelo Landsat-8; 0,26 e 0,14 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos secos e 2,18 e 0,48 para o período chuvoso. Já o PAI, os valores médios foram 1,39 e 2,02 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 1,46 e 1,34 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 3,42 e 1,69 para o período chuvoso. Desse modo, os modelos calculados com imagens VANT para estimativa do LAI e do PAI da caatinga podem ser aplicados em imagens de alta resolução espacial obtidas em câmeras multiespectrais acopladas em VANT, o btendo resultados satisfatórios. 650 $aRemote sensing 650 $aÁrea Foliar 650 $aCaatinga 650 $aSensoriamento Remoto 650 $aVegetação 653 $aDrones 653 $aFloresta seca 653 $aLAI 653 $aPAI 700 1 $aMOURA, M. S. B. de 700 1 $aCARVALHO, H. F. de S. 700 1 $aGALVINCIO, J. D. 700 1 $aMIRANDA, R. de Q. 700 1 $aNISHIWAKI, A. A. M. 700 1 $aMONTENEGRO, S. M. G. L. 773 $tJournal of Hyperspectral Remote Sensing$gv. 12, n. 3, p. 109-123, 2022.
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