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| Registros recuperados : 49 | |
| 9. |  | VASQUES, G. M.; COELHO, M. R.; DART, R. O.; OLIVEIRA, R. P.; TEIXEIRA, W. G. Mapping soil carbon, particle-size fractions, and water retention in tropical dry forest in Brazil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 51, n. 9, p. 1371-1385, set. 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Solos; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 11. | | MATTOS, B. B.; BACA, J. F. M.; VASQUES, G. M.; PEIXOTO, R. C.; COELHO, M. R. Desenvolvimento de método para a avaliação de atributos do solo por fluorescência de Raios-X. In: CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE CIÊNCIA DO SOLO, 23.; CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 38., 2023, Florianópolis. Anais [...]. Florianópolis: Epagri, 2023. p. 474. Ref. ID 129.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 12. | | RODRIGUES, H. M.; VASQUES, G. M.; LEMES, M. W.; ROSAS, R. O. Avaliação do escoamento superficial e da perda de solo sob diferentes coberturas e declividades em Silva Jardim, RJ. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA FÍSICA APLICADA, 16., 2015, Teresina. Territórios brasileiros: dinâmicas, potencialidades e vulnerabilidades: anais. Teresina: UESPI, 2015. p. 2797-2803.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 13. | | MIZUTA, K.; GRUNWALD, S.; CROPPER, W. P.; LEE, W.; VASQUES, G. M.; PHILLIPS, M. A. Prototype development of a new soil index using econometrics method: data envelopment analysis. In: ANNUAL SOIL AND WATER SCIENCES RESEARCH FORUM, 17., 2016, Gainesville. Judged poster presentation: abstracts. Gainesville: University of Florida, 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 15. | | LUZ, L. B.; VASQUES, G. M.; ARAÚJO, T. M.; BENTO, G. C.; MELO, J. R. C.; BHERING, S. B. Building a geographic soil VisNIR and XRF spectral library: methods and data overview. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE GEOINFORMÁTICA, 24., 2023, São José dos Campos. Anais [...]. São José dos Campos: INPE, 2023. p. 339-344. GEOINFO.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 17. | | COELHO, M. R.; DART, R. de O.; VASQUES, G. M.; DANTAS, M. E.; SHINZATO, E.; ESPÍRITO SANTO, M. M. do. Relação solo-paisagem em florestas estacionais, região Norte de Minas Gerais. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 35., 2015, Natal. O solo e suas múltiplas funções: anais. Natal: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 19. | | VASQUES, G. M.; DART, R. O.; BACA, J. F. M.; OLMEDO, G. F.; BREFIN, M. L. M. S. Treinamento em mapeamento digital de solos: carbono no Rio de Janeiro, Brasil. In: CONGRESO LATINOAMERICANO DE LA CIENCIA DEL SUELO, 20.; CONGRESO PERUANO DE LA CIENCIA DEL SUELO, 16., 2014, Cusco. Educar para preservar el suelo y conservar la vida en la tierra: trabajos. Cusco: Sociedad Latinoamericana de la Ciencia del Suelo, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 20. | | VASQUES, G. M.; BACA, J. F. M.; DART, R. O.; BREFIN, M. L. M. S.; OLMEDO, G. F. Treinamento presencial e à distância em mapeamento digital de solos para latinoamericanos. In: CONGRESO LATINOAMERICANO DE LA CIENCIA DEL SUELO, 20.; CONGRESO PERUANO DE LA CIENCIA DEL SUELO, 16., 2014, Cusco. Educar para preservar el suelo y conservar la vida en la tierra: trabajos. Cusco: Sociedad Latinoamericana de la Ciencia del Suelo, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| Registros recuperados : 49 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
08/02/2017 |
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Data da última atualização: |
10/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
CEDDIA, M. B.; GOMES, A. S.; VASQUES, G. M.; PINHEIRO, E. F. M. |
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Afiliação: |
MARCOS BACIS CEDDIA, UFRRJ; ANDRÉA S. GOMES, UFRRJ; GUSTAVO DE MATTOS VASQUES, CNPS; ÉRIKA F. M. PINHEIRO, UFRRJ. |
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Título: |
Soil carbon stock and particle size fractions in the Central Amazon predicted from remotely sensed relief, multispectral and radar data. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Remote Sensing, v. 9, n. 2, Feb. 2017. |
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DOI: |
https://doi.org/10.3390/rs9020124 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Soils from the remote areas of the Amazon Rainforest in Brazil are poorly mapped due to the presence of dense forest and lack of access routes. The use of covariates derived from multispectral and radar remote sensors allows mapping large areas and has the potential to improve the accuracy of soil attribute maps. The objectives of this study were to: (a) evaluate the addition of relief, and vegetation covariates derived from multispectral images with distinct spatial and spectral resolutions (Landsat 8 and RapidEye) and L-band radar (ALOS PALSAR) for the prediction of soil organic carbon stock (CS) and particle size fractions; and (b) evaluate the performance of four geostatistical methods to map these soil properties. Overall, the results show that, even under forest coverage, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and ALOS PALSAR backscattering coefficient improved the accuracy of CS and subsurface clay content predictions. The NDVI derived from RapidEye sensor improved the prediction of CS using isotopic cokriging, while the NDVI derived from Landsat 8 and backscattering coefficient were selected to predict clay content at the subsurface using regression kriging (RK). The relative improvement of applying cokriging and RK over ordinary kriging were lower than 10%, indicating that further analyses are necessary to connect soil proxies (vegetation and relief types) with soil attributes |
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Palavras-Chave: |
Geoestatística; Krigagem; Mapeamento digital do solo. |
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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/item/155043/1/2016-153.pdf
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Marc: |
LEADER 02090naa a2200205 a 4500
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520 $aSoils from the remote areas of the Amazon Rainforest in Brazil are poorly mapped due to the presence of dense forest and lack of access routes. The use of covariates derived from multispectral and radar remote sensors allows mapping large areas and has the potential to improve the accuracy of soil attribute maps. The objectives of this study were to: (a) evaluate the addition of relief, and vegetation covariates derived from multispectral images with distinct spatial and spectral resolutions (Landsat 8 and RapidEye) and L-band radar (ALOS PALSAR) for the prediction of soil organic carbon stock (CS) and particle size fractions; and (b) evaluate the performance of four geostatistical methods to map these soil properties. Overall, the results show that, even under forest coverage, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and ALOS PALSAR backscattering coefficient improved the accuracy of CS and subsurface clay content predictions. The NDVI derived from RapidEye sensor improved the prediction of CS using isotopic cokriging, while the NDVI derived from Landsat 8 and backscattering coefficient were selected to predict clay content at the subsurface using regression kriging (RK). The relative improvement of applying cokriging and RK over ordinary kriging were lower than 10%, indicating that further analyses are necessary to connect soil proxies (vegetation and relief types) with soil attributes
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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