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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
05/10/2018 |
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Data da última atualização: |
07/05/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
KOCK, F. V. C; MACHADO, M. P.; ATHAYDE, G. P. B.; COLNAGO, L. A.; BARBOSA, L. L. |
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Afiliação: |
LUIZ ALBERTO COLNAGO, CNPDIA. |
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Título: |
Quantification of paramagnetic ions in solution using time domain NMR. PROS and CONS to optical emission spectrometry method. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Microchemical Journal, v. 137, 2018. |
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Páginas: |
204-207 |
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ISSN: |
0026-265x |
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DOI: |
10.1016/j.microc.2017.10.013 |
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Idioma: |
Inglês |
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Palavras-Chave: |
ICP-OES; Low field NMR; Paramagnetic ions. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite; Embrapa Territorial. |
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Data corrente: |
29/02/2024 |
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Data da última atualização: |
05/03/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
SILVEIRA, H. L. F. da; ANDRADE, R. G.; RODRIGUES, C. A. G.; RONQUIM, C. C.; GALDINO, S. |
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Afiliação: |
HILTON LUIS FERRAZ DA SILVEIRA, CNPM; RICARDO GUIMARAES ANDRADE, CNPGL; CRISTINA APARECIDA GONCALVES RODRIG, CNPM; CARLOS CESAR RONQUIM, CNPM; SERGIO GALDINO, CNPM. |
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Título: |
Identificação do processo de degradação de pastagens plantadas em áreas de Cerrado em Mato Grosso do Sul e São Paulo usando dados do sensor OLI/ Landsat–8 e 9 e distintos classificadores. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Campinas: Embrapa Territorial, 2023. |
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Páginas: |
34 p. |
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Série: |
(Embrapa Territorial. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 41) |
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ISSN: |
1806-3322 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
ODS 15 |
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Conteúdo: |
Resumo: Este trabalho objetivou identificar pastagens degradadas em duas áreas do bioma Cerrado, nos estados de Mato Grosso do Sul e São Paulo. Foram coletadas 380 amostras de campo nos anos de 2022 e 2023, que identificaram níveis de degradação que foram sintetizados em três níveis (pastagens não degradadas, em degradação e degradadas) e duas classes (pastagens em boas condições e em más condições). Para treinamento e classificação, dados do sensor OLI/Landsat–8 e 9 em datas próximas às das coletas em campo foram divididos em três conjuntos: a) apenas valores de reflectância das bandas espectrais, b) somente índices espectrais e c) bandas e índices espectrais juntos, que foram submetidos a oito classificadores. Os três melhores resultados obtidos apresentaram acurácias de 0,486, 0,709 e 0,726. A falta de pontos qualificados para pastagem não degradada influenciou negativamente no processo de seleção, assim como a inexistência de um trabalho de campo no período seco. O grande número de métricas não contribuiu necessariamente para melhorar os resultados de classificação. Uma análise do impacto da segmentação no processo de classificação é necessária em estudos futuros. A metodologia empregada não é adequada ao mapeamento de degradação de pastagens, em função dos baixos scores de acurácia obtidos. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizagem de máquina; Classificação; Imagem de satélite; Índices espectrais; Mapeamento; Selo ODS 15. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto; Sistema de Informação Geográfica. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1162407/1/6216.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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