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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
26/03/2021 |
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Data da última atualização: |
26/03/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
PERTILLE, C. T.; SCHIMALSKI, M. B.; PICINATTO FILHO, V.; LIESENBERG, V.; OLIVEIRA, E. B. de; MIRANDA, F. das D. A. |
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Afiliação: |
CARLA TALITA PERTILLE, UDESC; MARCOS BENEDITO SCHIMALSKI, UDESC; VILMAR PICINATTO FILHO, UFPR; VERALDO LIESENBERG, UDESC; EDILSON BATISTA DE OLIVEIRA, CNPF; FABIANI DAS DORES ABATI MIRANDA, UTFPR. |
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Título: |
Estimation of sanity of a stand of Pinus taeda L. after the attack of Sapajus nigritus Kerr (1972) using vegetation index. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientia Forestalis, v. 48, n. 126, e3323, 2020. 14 p. |
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DOI: |
https://doi.org/10.18671/scifor.v48n126.03 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Essa pesquisa objetivou ajustar modelos de regressão e classificação utilizando os índices de vegetação (IV) mais robustos derivados a partir de imagens digitais de Sentinel-2/MSI para a detecção de áreas atacadas por Sapajus nigritus. Os dados de campo foram obtidos em um povoamento de Pinus taeda L. localizado em Bocaina do Sul, estado de Santa Catarina. Foram alocadas 46 parcelas, nas quais os indivíduos arbóreos foram classificados de acordo com a intensidade do ano em: I: sem dano, II: moderado, III: severo e IV: morto. Foram utilizadas três imagens orbitais da constelação Sentinel-2/MSI em datas coincidentes ao pré ataque, ataque e pós ataque. Por meio de Análise de Componentes Principais, foram selecionados os índices de vegetação como variáveis regressoras para o desenvolvimento de modelos de regressão por Stepwise, Support Vector Machine (SVM) e Random Forest (RF) para a estimativa do percentual das classes de ataque por parcela. A seleção de melhor modelo foi baseada em estatísticas de ajuste de modelos de regressão. Os índices mais robustos foram o MCARI, NDI45 e NDVIRR, os quais estimaram para as classes um percentual de ataque de S. nigritus por parcela com R2 ajustado de 0,80, 0,46, 0,88 e 0,97; Syx de 13,49, 61,42, 15,11 e 8,69 (% 0,045 ha-1) e RMSE de 1,95, 4,49, 2,11 e 0,32 (% 0,045 ha1). Foi possível estimar/identificar áreas atacadas por esse primata no povoamento avaliado, destacando a modelagem Stepwise, seguida por SVM e RF. Entretanto, recomenda-se testar imagens digitais de alta/ultra alta resolução espacial para corroborar com tal metodologia. MenosEssa pesquisa objetivou ajustar modelos de regressão e classificação utilizando os índices de vegetação (IV) mais robustos derivados a partir de imagens digitais de Sentinel-2/MSI para a detecção de áreas atacadas por Sapajus nigritus. Os dados de campo foram obtidos em um povoamento de Pinus taeda L. localizado em Bocaina do Sul, estado de Santa Catarina. Foram alocadas 46 parcelas, nas quais os indivíduos arbóreos foram classificados de acordo com a intensidade do ano em: I: sem dano, II: moderado, III: severo e IV: morto. Foram utilizadas três imagens orbitais da constelação Sentinel-2/MSI em datas coincidentes ao pré ataque, ataque e pós ataque. Por meio de Análise de Componentes Principais, foram selecionados os índices de vegetação como variáveis regressoras para o desenvolvimento de modelos de regressão por Stepwise, Support Vector Machine (SVM) e Random Forest (RF) para a estimativa do percentual das classes de ataque por parcela. A seleção de melhor modelo foi baseada em estatísticas de ajuste de modelos de regressão. Os índices mais robustos foram o MCARI, NDI45 e NDVIRR, os quais estimaram para as classes um percentual de ataque de S. nigritus por parcela com R2 ajustado de 0,80, 0,46, 0,88 e 0,97; Syx de 13,49, 61,42, 15,11 e 8,69 (% 0,045 ha-1) e RMSE de 1,95, 4,49, 2,11 e 0,32 (% 0,045 ha1). Foi possível estimar/identificar áreas atacadas por esse primata no povoamento avaliado, destacando a modelagem Stepwise, seguida por SVM e RF. Entretanto, recomenda-se tes... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Índices de vegetação; Red-edge; Sanidade; Sapajus nigritus; Vegetation indexes. |
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Thesagro: |
Pinus Taeda; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/222191/1/Edilson-AgricPrec2021.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
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Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agropecuária Oeste. |
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Data corrente: |
16/11/2020 |
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Data da última atualização: |
16/11/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
KONRATH; FIETZ, C. R.; COMUNELLO, E.; FLUMIGNAN, D. L. |
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Afiliação: |
JULIA PAEL KONRATH, GRADUANDA EM AGRONOMIA, CENTRO UNIVERSITÁRIO DA GRANDE DOURADOS, DOURADOS; CARLOS RICARDO FIETZ, CPAO; EDER COMUNELLO, CPAO; DANILTON LUIZ FLUMIGNAN, CPAO. |
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Título: |
Estimativa da temperatura e da umidade relativa do ar de Ivinhema com base em dados meteorológicos de Dourados. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
In: JORNADA DE INICIAÇÃO À PESQUISA DA EMBRAPA, 2020, Dourados. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2020. JIPE 2020. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Agrometeorologia; Umidade do ar. |
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Thesagro: |
Temperatura. |
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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/217835/1/10.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agropecuária Oeste (CPAO) |
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