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| Registros recuperados : 57 | |
| 23. |  | MALAGODI-BRAGA, K. S.; MORICONI, W.; QUEIROGA, J. L. de; URCHEI, M. A.; PAZIANOTTO, R. A. A.; RONCON, K. Active phloem sap collection by Trigona spinipes (Fabricius) (Hymenoptera, Apidae) in Artemisia annua Linn (Asteraceae). Acta Scientiarum. Biological Sciences, v. 41, e47548, 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 24. | | HOLTZ, A. M.; MARINHO-PRADO, J. S.; PALLINI, A.; CLFLER, T. P.; ROCHA, TATIANE MARTINS; PAZIANOTTO, R. A. A. Host plant and the predator Podisus nigrispinus: when the defense compounds of the plant affect the third trophic level. Entomologia Experimentalis et Applicata, v. 167, n. 4, p. 306-312, 2019. Special issue: Host Plant Selection and feeding Ecology.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 26. | | PARAIBA, L. C.; PAZIANOTTO, R. A. A.; LUIZ, A. J. B.; MAIA, A. de H. N.; JONSSON, C. M. A mathematical model to estimate the volume of grey water of pesticide mixtures. In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 58.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 15., 2013, Campina Grande. Modelagem estatística em áreas multidisciplinares: impactos causados pelas mudanças climáticas na Região Nordeste: anais. Campina Grande: Sociedade Internacional de Biometria, 2013. 1 p.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 27. | | PARAIBA, L. C.; PAZIANOTTO, R. A. A.; LUIZ, A. J. B.; MAIA, A. de H. N.; JONSSON, C. M. A mathematical model to estimate the volume of grey water of pesticide mixtures. Spanish Journal of Agricultural Research, Madrid, v. 12, n. 2, p. 509-518, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 29. | | PENTEADO, L. F.; NOGUEIRA, S. F.; ANDRADE, C. A. de; RAMOS, N. P.; PAZIANOTTO, R. A. A.; GAROFALO, D. T. N2O emission factors for nitrogen fertilizers and animal excreta in pastures: a meta-analysis for Brazil. In: SEMINAR ON NATURE BASED SOLUTIONS IN AGRICULTURE AND FORESTRY, 1., 2023, São Paulo. Strategies for carbon capture and reduction of GHG emissions in Brasil: book of abstracts. São Paulo: USP/RCGI, 2023. Evento on-line. 2 p.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 31. | | MAIA, A. de H. N.; PAZIANOTTO, R. A. A.; LUIZ, A. J. B.; PRADO, J. S. M.; PERVEZ, A. Inference on arthropod demographic parameters: computational advances using R. Journal of Economic Entomology, College Park, v. 107, n. 1, p. 432-439, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 36. | | SOUZA, D. R. C. de; PARAIBA, L. C.; PAZIANOTTO, R. A. A.; FERRACINI, V. L.; FERREIRA, J. M. S.; TALAMINI, V. Coeficiente de partição e fator de retardamento de pesticidas em estipe de coqueiros. In: ENCONTRO NACIONAL DE QUÍMICA ANALÍTICA, 19.; CONGRESSO IBERO-AMERICANO DE QUÍMICA ANALÍTICA, 7., 2018, Caldas Novas, GO. Inovação para a química analítica sustentável: livro de resumos... Caldas Novas: SBQ: UFG: UnB, 2018. p. 400.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 37. | | SILVA, M. G. da; PACKER, A. P.; SAMPAIO, F. G.; MARANI, L.; MARIANO, E. V. C.; PAZIANOTTO, R. A. A.; FERREIRA, W. J.; ALVALÁ, P. C. Impact of intensive fish farming on methane emission in a tropical hydropower reservoir. Climatic Change, v. 150, n. 3-4, p. 150-195, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 39. | | GONÇALVES, R. S.; NAVA, D. E.; ANDREAZZA, F.; LISBÔA, H.; NUNES, A. M.; GRÜTZMACHER, A. D.; VALGAS, R. A.; MAIA, A. H. N.; PAZIANOTTO, R. A. A. Effect of constant temperatures on the biology, life table, and thermal requirements of aganaspis pelleranoi (Hymenoptera: Figitidae), a parasitoid of anastrepha fraterculus (Diptera: Tephritidae). Environmental Entomology, v. 43, n. 2, p. 491-500, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado; Embrapa Meio Ambiente. |
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| 40. | | SANTOS, M. S. dos; VILELA, E. S. D.; PAZIANOTTO, R. A. A.; REYNALDO, E. F.; SILVA, E. H. F. M. da; BUENO, A. C. S. O.; MAY, A. Evaluation of microbial and enzymatic communities in soil and rizosphere from soybean plants. African Crop Science Journal, v. 26, n. 1, p. 79-92, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| Registros recuperados : 57 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
21/01/2020 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
VICENTE, L. E.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; PAZIANOTTO, R. A. A.; FAGGIONI, M.; GOMES, A. C. C. |
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Afiliação: |
LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPMA; DANIEL GOMES DOS SANTOS W LOEBMANN, CNPMA; RICARDO ANTONIO ALMEIDA PAZIANOTTO, CNPMA; MIGUEL FAGGIONI, UNICAMP; ANA CAROLINA CAMPOS GOMES. |
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Título: |
SCAI-r: an algorithm for obtaining synoptic and spatial atmospheric parameters. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. Ref. 96399. |
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Páginas: |
p. 1-4. |
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ISBN: |
978-85-17-00097-3 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract: The highest performance of multiband optical data (Visible - VIS ? Shortwave Infrared - SWIR ? (400-2500 nm) (e.g. imaging spectroscopy approaches) can be reached mainly through atmospheric correction effects; the conversion of the image values to surface reflectance, allowing, for instance, to estimate the amount of biochemical compounds in the target. This work aims to present an algorithm dedicated to atmospheric parameters obtaining from MODIS and related sensors, encapsulated in a user-friendly interface through Software to Collect Atmospheric Information (SCAI-r), applied to the correction of atmosphere effects on Rapideye image. The results show that SCAI-r generates information needed to perform atmospheric correction and that it has a greater influence over water-related objects, when compared to parameters randomly inserted as input data in atmospheric correction algorithms. |
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Palavras-Chave: |
Aerosol Optical Thickness; Atmospheric Correction; Radiative Transfer Model; RapidEye; Visibility. |
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Thesagro: |
Satélite; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Radiative transfer; Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/209287/1/Vicente-scai-algorithm-2019.pdf
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Marc: |
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650 $aRadiative transfer
650 $aRemote sensing
650 $aSatélite
650 $aSensoriamento Remoto
653 $aAerosol Optical Thickness
653 $aAtmospheric Correction
653 $aRadiative Transfer Model
653 $aRapidEye
653 $aVisibility
700 1 $aLOEBMANN, D. G. dos S. W.
700 1 $aPAZIANOTTO, R. A. A.
700 1 $aFAGGIONI, M.
700 1 $aGOMES, A. C. C.
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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