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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Solos.
Data corrente:  17/01/2024
Data da última atualização:  17/01/2024
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  ANDRADE, B. C. de; PEDREIRA, J. P. das N. C.; ROQUE, L. C. dos S.; VASQUES, G. M.; DART, R. de O.; BALIEIRO, F. de C.; SILVEIRA FILHO, T. B.
Afiliação:  BÁRBARA COELHO DE ANDRADE, SECRETARIA DE ESTADO DO AMBIENTE E SUSTENTABILIDADE; JOÃO PEDRO DAS NEVES CARDOSO PEDREIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO; LYGIA CRESPO DOS SANTOS ROQUE, SECRETARIA DE ESTADO DO AMBIENTE E SUSTENTABILIDADE; GUSTAVO DE MATTOS VASQUES, CNPS; RICARDO DE OLIVEIRA DART, CNPS; FABIANO DE CARVALHO BALIEIRO, CNPS; TELMO BORGES SILVEIRA FILHO, SECRETARIA DE ESTADO DO AMBIENTE E SUSTENTABILIDADE.
Título:  Lithology and land use and land cover maps improved to support soil mapping.
Ano de publicação:  2023
Fonte/Imprenta:  In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE GEOINFORMÁTICA, 24., 2023, São José dos Campos. Anais [...]. São José dos Campos: INPE, 2023. p. 310-315. GEOINFO.
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Soil-landscape correlations are used to produce and interpret digital soil maps. Thisstudy aimsto present a methodology for obtaining and preparing environmental covariates related to soil formation (lithology) and transformation (land use/land cover) to support digital soil mapping in Rio de Janeiro state, Brazil. Maps provided by the Geological Survey of Brazil and the MapBiomas Project were used. Lithology and land use/land cover classes, respectively, were merged according to class similarity and soil-landscape correlation. The derived maps have fewer classes and better correlation with soil formation and transformation, and thus, are ready to be used to produce and interpret soil spatial patterns in Rio de Janeiro state.
Palavras-Chave:  Litologia.
Thesagro:  Cobertura do Solo; Mapa; Uso da Terra.
Thesaurus Nal:  Land cover; Land use; Lithological soil types; Soil map.
Categoria do assunto:  P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160906/1/Lithology-and-land-use-and-land-cover-maps-improved-2023.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Solos (CNPS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPS21408 - 1UPCAA - DD
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Territorial.
Data corrente:  04/10/2011
Data da última atualização:  03/05/2019
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  OLIVEIRA, D. P. de; PULIDO, J.; FRANCHESCHINI, M. H. D.; COSTA, P. A. da; ARRUDA, G. P. de; DEMATTÊ, J. A. M.; SOUZA FILHO, C. R. de; VICENTE, L. E.
Afiliação:  DANIEL PONTES DE OLIVEIRA, ESALQ/USP - UFC; JAVIER PULIDO, ESALQ/USP - UFC; MARSTON HÉRACLES DOMINGUES FRANCHESCHINI, ESALQ/USP; PRISCILLA ALVES DA COSTA, ESALQ/USP; GUSTAVO PAIS DE ARRUDA, ESALQ/USP; JOSÉ ALEXANDRE MELO DEMATTÊ, ESALQ/USP; CARLOS ROBERTO DE SOUZA FILHO, IG/UNICAMP; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPM.
Título:  Caracterização espectral de solos utilizando espectrorradiômetro em laboratório e imagem de satélite hiperespectral.
Ano de publicação:  2011
Fonte/Imprenta:  In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011.
Páginas:  p. 8476-8483.
Idioma:  Português
Conteúdo:  Data obtained with hyperspectral remote sensors have the advantage of containing a great spectral resolution, offering more details about spectral behavior of a particular target. The use of these images show high potential to describe soil mineralogical attributes. The main objective of this study was to obtain the spectral and mineralogical attributes of soils using hyperspectral satellite imagery and with data acquired at ground level; evaluation of a supervised classification routine for determination of soils texture; and estimate clay using multivariate analysis. Soil samples were collected at a 0-20cm depth and spectral measurements, texture and mineralogy analysis were made. Using GIS software, image processing and statistical packages, the information obtained in the laboratory has been analyzed. The use of hyperspectral imagery enhanced the mineralogical characterization of the studied area. The maximum likelihood classification algorithm showed great skill in distinguishing between four textures class created with the aim of hyperspectral data. The statistical method PLSR provided a satisfactory prediction of clay and sand, using data collected in the laboratory, with high coefficients of determination and low error values (RMSE).
Palavras-Chave:  Processamento de imagens.
Thesagro:  Geologia; Sensoriamento Remoto.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/42859/1/Vicente-SBSR.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Territorial (CNPM)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPM3150 - 1UPCAA - PP11/033AA2011.033
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