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Registros recuperados : 91 | |
8. | | SILVEIRA, H. L. F. da; VETTORAZZI, C. A.; VALENTE, R. de O. A. Avaliação multicriterial no mapeamento de risco de incêndios florestais, em ambiente SIG, na bacia do Rio Corumbataí, SP. Revista Árvore, Viçosa, MG, v. 32, n. 2, p. 259-268, mar./abr. 2008. Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Solos. |
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13. | | SILVA, M. S. L. da; NASCIMENTO, A. F. do; SILVEIRA, H. L. F. da. Spatial variability of soil attributes in a cultivated area of underground dam in the State of the Paraíba, Brazil. In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de Janeiro. Soil science: beyond food and fuel: proceedings... Viçosa, MG: SBCS, 2019. v. 2, p. 267. WCSS 2018. Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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16. | | SILVA, A. B. da; GOMES, E. C; ACCIOLY, L. J. de O.; SILVEIRA, H. L. F. da. [Mapa] solos do município de Feliz Deserto, Alagoas. In: REUNIÃO BRASILEIRA DE MANEJO E CONSERVAÇÃO DO SOLO E DA ÁGUA, 17., 2008, Rio de Janeiro. Manejo e conservação do solo e da água no contexto das mudanças ambientais. Rio de Janeiro: SBCS: Embrapa Solos: Embrapa Agrobiologia, 2008. (Embrapa Solos. Documentos, 101). 1 mapa color. Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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Registros recuperados : 91 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Territorial. |
Data corrente: |
09/09/2022 |
Data da última atualização: |
09/09/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SOUZA, I. C. DE; SILVEIRA, H. L. F. da; RODRIGUES, C. A. G.; SCARAZATTI, B.; RONQUIM, C. C. |
Afiliação: |
IZABELA CHIARATO DE SOUZA, BOLSISTA CNPM; HILTON LUIS FERRAZ DA SILVEIRA, CNPM; CRISTINA APARECIDA GONCALVES RODRIG, CNPM; BRUNO SCARAZATTI, CNPM; CARLOS CESAR RONQUIM, CNPM. |
Título: |
Uso de dados OLI/Landsat-8 e 9 e MSI/Sentinel-2 na classificação dos níveis de degradação de pastagens em Corumbataí-SP. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 16., 2022, Campinas. Anais... Campinas: Instituto Agronômico, 2022. |
Páginas: |
p. 1-12. |
ISBN: |
978-65-88414-07-1 |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Evento online. CIIC 2022. Nº 22503. |
Conteúdo: |
RESUMO: O sensoriamento remoto é uma área em constante ascensão como ferramenta de planejamento, mapeamento e soluções para diversos segmentos de interesse socioeconômico. O objetivo deste trabalho foi analisar, usando materiais e técnicas do sensoriamento remoto e informações de campo, a degradação da pastagem no município de Corumbataí/SP. Para tanto, foram utilizadas imagens dos satélites Landsat-8 e 9 com o sensor OLI e Sentinel-2 com o sensor MSI. Foram feitas classificações usando a técnica supervisionada, algoritmo de máxima verossimilhança e do Random Forests com quatro distintas combinações de bandas de cada satélite, juntamente com os índices de vegetação NDVI e SAVI. Os resultados foram avaliados através do índice kappa e apresentaram melhor concordância com a coleta in situ na combinação de raster SAVI+B4+B5 para o Landsat e SAVI+B4+B8 para o Sentinel. |
Palavras-Chave: |
Índice de vegetação; Mapeamento; Random Forests. |
Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1146286/1/6057.pdf
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Marc: |
LEADER 01747nam a2200241 a 4500 001 2146286 005 2022-09-09 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 020 $a978-65-88414-07-1 100 1 $aSOUZA, I. C. DE 245 $aUso de dados OLI/Landsat-8 e 9 e MSI/Sentinel-2 na classificação dos níveis de degradação de pastagens em Corumbataí-SP. 260 $aIn: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 16., 2022, Campinas. Anais... Campinas: Instituto Agronômico$c2022 300 $ap. 1-12. 500 $aEvento online. CIIC 2022. Nº 22503. 520 $aRESUMO: O sensoriamento remoto é uma área em constante ascensão como ferramenta de planejamento, mapeamento e soluções para diversos segmentos de interesse socioeconômico. O objetivo deste trabalho foi analisar, usando materiais e técnicas do sensoriamento remoto e informações de campo, a degradação da pastagem no município de Corumbataí/SP. Para tanto, foram utilizadas imagens dos satélites Landsat-8 e 9 com o sensor OLI e Sentinel-2 com o sensor MSI. Foram feitas classificações usando a técnica supervisionada, algoritmo de máxima verossimilhança e do Random Forests com quatro distintas combinações de bandas de cada satélite, juntamente com os índices de vegetação NDVI e SAVI. Os resultados foram avaliados através do índice kappa e apresentaram melhor concordância com a coleta in situ na combinação de raster SAVI+B4+B5 para o Landsat e SAVI+B4+B8 para o Sentinel. 650 $aSensoriamento Remoto 653 $aÍndice de vegetação 653 $aMapeamento 653 $aRandom Forests 700 1 $aSILVEIRA, H. L. F. da 700 1 $aRODRIGUES, C. A. G. 700 1 $aSCARAZATTI, B. 700 1 $aRONQUIM, C. C.
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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