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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Ocidental. |
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Data corrente: |
11/04/2016 |
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Data da última atualização: |
11/04/2016 |
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Autoria: |
CONSTANTIN, J. |
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Título: |
Progrés rálisés et réalisables dans les industries fongiques d'Extrême-Orient et pays tropicaux. |
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Ano de publicação: |
1926 |
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Fonte/Imprenta: |
Rev. Bot. Appl. Agric. Colon., n.60, p.465-75, 1926. |
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Idioma: |
Francês |
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Palavras-Chave: |
Fongiques; Progrés rálisés. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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653 $aProgrés rálisés
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA) |
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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 Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
22/05/2018 |
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Data da última atualização: |
25/02/2019 |
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Autoria: |
MORAES, A. G. de L.; CARVALHO, D. F. de; ANTUNES, M. A. H.; CEDDIA, M. B. |
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Afiliação: |
André Geraldo de Lima Moraes, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro/Instituto de Agronomia/Departamento de Solo; Daniel Fonseca de Carvalho, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro/Instituto de Tecnologia, Departamento de Engenharia; Mauro Antonio Homem Antunes, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro/Instituto de Tecnologia, Departamento de Engenharia; Marcos Bacis Ceddia, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro/Instituto de Agronomia/Departamento de Solo. |
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Título: |
Relationship between remote sensing data and field-observed interril erosion. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 53, n. 3, p.332-342, mar. 2018. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Título em português: Relação entre dados de sensoriamento remoto e perdas de solo em entressulcos observadas em campo. |
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Conteúdo: |
The objective of this work was to evaluate the relationship between different remote sensing data, derived from satellite images, and interrill soil losses obtained in the field by using a portable rainfall simulator. The study was carried out in an area of a hydrographic basin, located in Médio Paraíba do Sul, in the state of Rio de Janeiro ? one of the regions most affected by water erosion in Brazil. Evaluations were performed for different vegetation indices (NDVI, Savi, EVI, and EVI2) and fraction images (FI), derived from linear spectral mixture analysis (LSMA), obtained from RapidEye, Sentinel2A, and Landsat 8 OLI images. Vegetation indices are more adequate to predict soil loss than FI, highlighting EVI2, whose exponential model showed R2 of 0.74. The best prediction models are generated from the RapidEye image, which shows the highest spatial resolution among the sensors evaluated. |
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Palavras-Chave: |
Índices de vegetação; Linear spectral mixing analysis; Modelos lineares de mistura espectral; Vegetation indices. |
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Thesagro: |
Simulador de Chuva. |
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Thesaurus NAL: |
Rainfall simulators. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/177455/1/Relationship-between-remote-sensing-data.pdf
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Marc: |
LEADER 01805naa a2200241 a 4500
001 2091816
005 2019-02-25
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100 1 $aMORAES, A. G. de L.
245 $aRelationship between remote sensing data and field-observed interril erosion.$h[electronic resource]
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500 $aTítulo em português: Relação entre dados de sensoriamento remoto e perdas de solo em entressulcos observadas em campo.
520 $aThe objective of this work was to evaluate the relationship between different remote sensing data, derived from satellite images, and interrill soil losses obtained in the field by using a portable rainfall simulator. The study was carried out in an area of a hydrographic basin, located in Médio Paraíba do Sul, in the state of Rio de Janeiro ? one of the regions most affected by water erosion in Brazil. Evaluations were performed for different vegetation indices (NDVI, Savi, EVI, and EVI2) and fraction images (FI), derived from linear spectral mixture analysis (LSMA), obtained from RapidEye, Sentinel2A, and Landsat 8 OLI images. Vegetation indices are more adequate to predict soil loss than FI, highlighting EVI2, whose exponential model showed R2 of 0.74. The best prediction models are generated from the RapidEye image, which shows the highest spatial resolution among the sensors evaluated.
650 $aRainfall simulators
650 $aSimulador de Chuva
653 $aÍndices de vegetação
653 $aLinear spectral mixing analysis
653 $aModelos lineares de mistura espectral
653 $aVegetation indices
700 1 $aCARVALHO, D. F. de
700 1 $aANTUNES, M. A. H.
700 1 $aCEDDIA, M. B.
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 53, n. 3, p.332-342, mar. 2018.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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