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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
26/05/2017 |
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Data da última atualização: |
26/05/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
FENG, Y.; LU, D.; CHEN, Q.; KELLER, M.; MORAN, E.; SANTOS, M. N. dos S.; BOLFE, E. L.; BATISTELLA, M. |
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Afiliação: |
YUNYUN FENG; DENGSHENG LU; QI CHEN; MICHAEL KELLER; EMILIO MORAN; MAIZA NARA DOS SANTOS; EDSON LUIS BOLFE, SIM; MATEUS BATISTELLA, SRI. |
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Título: |
Examining effective use of data source and modeling algorithms for improving biomass estimation in a moist tropical forest of the brazilian Amazon. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
International Journal of Digital Earth, London, 2017. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.1080/17538947.2017.1301581 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Previous research has explored the potential to integrate lidar and optical data in aboveground biomass (AGB) estimation, but how different data sources, vegetation types, and modeling algorithms influence AGB estimation is poorly understood. This research conducts a comparative analysis of different data sources and modeling approaches in improving AGB estimation. RapidEye-based spectral responses and textures, lidar-derived metrics, and their combination were used to develop AGB estimation models. The results indicated that (1) overall, RapidEye data are not suitable for AGB estimation, but when AGB falls within 50?150 Mg/ha, support vector regression based on stratification of vegetation types provided good AGB estimation; (2) Lidar data provided stable and better estimations than RapidEye data; and stratification of vegetation types cannot improve estimation; (3) The combination of lidar and RapidEye data cannot provide better performance than lidar data alone; (4) AGB ranges affect the selection of the best AGB models, and a combination of different estimation results from the best model for each AGB range can improve AGB estimation; (5) This research implies that an optimal procedure for AGB estimation for a specific study exists, depending on the careful selection of data sources, modeling algorithms, forest types, and AGB ranges. |
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Palavras-Chave: |
Algoritmo de modelagem. |
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Thesagro: |
Biomassa; Solo; Vegetação. |
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Thesaurus Nal: |
Aboveground biomass; Lidar; Tropical forests; Vegetation types. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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650 $aAboveground biomass
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700 1 $aBATISTELLA, M.
773 $tInternational Journal of Digital Earth, London, 2017.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Biblioteca |
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Registro |
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| Registros recuperados : 7 | |
| 3. |  | CHAGAS, C. da S.; FERNANDES FILHO, E. I.; ROCHA, M. F. da; CARVALHO JUNIOR, W. de; SOUSA NETO, N. C. de. Avaliação de modelos digitais de elevação para aplicação em um mapeamento digital de solos. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v. 14, n. 2, p. 218-226, 2010.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 6. | | SILVA, F. B. R. e; RICHE, G. R.; TONNEAU, J. P.; SOUSA NETO, N. C. de; BRITO, L. T. de L.; CORREIA, R. C.; CAVALCANTI, A. C.; SILVA, F. H. B. da; SILVA, A. B. da; SILVA, J. C. de A. Zoneamento agroecológico do Nordeste: diagnóstico do quadro natural e agrossocioeconômico. Petrolina: EMBRAPA-CPATSA; Recife: EMBRAPA-CNPS, 1992. 155 p. il.| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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| 7. | | ARAUJO FILHO, J. C. de; BURGOS, N.; LOPES, O. F.; SILVA, F. H. B. B. da; MEDEIROS, L. A. R.; MELO FILHO, H. F. R. de; PARAHYBA, R. da B. V.; CAVALCANTI, A. C.; OLIVEIRA NETO, M. B. de; SILVA, F. B. R. e; LEITE, A. P.; SANTOS, J. C. P. dos; SOUSA NETO, N. C. de; SILVA, A. B. da; LUZ, L. R. Q. P. da; LIMA, P. C. de; REIS, R. M. G.; BARROS, A. H. C. Levantamento de reconhecimento de baixa e média intensidade dos solos do Estado de Pernambuco. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2000. 378 p. il. color. (Embrapa Solos. Boletim de pesquisa, 11).| Biblioteca(s): Embrapa Solos; Embrapa Solos / UEP-Recife. |
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| Registros recuperados : 7 | |
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