@Article{GueriniFoKupl:2019:AvDaHi,
               author = "Guerini Filho, Marildo and Kuplich, Tatiana Mora",
          affiliation = "{Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o de dados hiperespectrais como preditores 
                         para biomassa de campos nativos",
              journal = "Revista Brasileira de Cartografia",
                 year = "2019",
               volume = "71",
               number = "3",
                pages = "856--877",
                month = "jul./set.",
             keywords = "Campos nativos.Biomassa vegetal.Dados 
                         remotos.Espectrorradi{\^o}metria.Geoci{\^e}ncia, Natural 
                         grassland.Plant biomass.Remote 
                         data.Spectroradiometry.Geoscience.",
             abstract = "O Bioma Pampa representa 63% do territ{\'o}riodo Rio Grande do 
                         SulBrasil. Em fun{\c{c}}{\~a}o da cont{\'{\i}}nua 
                         incorpora{\c{c}}{\~a}o de monoculturas de esp{\'e}cies 
                         ex{\'o}ticas, cultivos agr{\'{\i}}colas e a pr{\'a}ticas por 
                         vezes inadequadas de produ{\c{c}}{\~a}o pecu{\'a}ria, os campos 
                         nativos est{\~a}o rapidamente sendo degradados, fragmentados e 
                         descaracterizados. Buscando colaborar no desenvolvimento de novas 
                         estrat{\'e}gias de manejo e monitoramento adequado dos campos 
                         nativos, com vistas {\`a} minimiza{\c{c}}{\~a}o de 
                         esfor{\c{c}}os para coletas de campo, esta pesquisa objetivou 
                         caracterizar e quantificar a rela{\c{c}}{\~a}o entre dados 
                         hiperespectrais coletados por espectrorradi{\^o}metro como 
                         preditores de biomassa campestre em duas alternativasde manejo 
                         pastoril com o aux{\'{\i}}lio de dados de campo. A {\'a}rea de 
                         estudo s{\~a}o parcelas pastoreadaspor bovinosem duas 
                         alternativasde manejo (375 e 750 graus dia -GD) de onde foram 
                         adquiridas curvas espectrais de reflect{\^a}ncia com 
                         espectrorradi{\^o}metro ao longo do intervalo de 350-2500 nm de 
                         comprimento de onda (CO). Foram calculados 10 {\'{\i}}ndices de 
                         vegeta{\c{c}}{\~a}o e utilizados juntamente com 11 intervalos de 
                         CO nas an{\'a}lises de regress{\~a}o. Os dados 
                         espectraissimularam os CO utilizados nas bandas do sensor MSI do 
                         sat{\'e}lite Sentinel 2, dispon{\'{\i}}veis gratuitamente desde 
                         2015. Os resultados mostraram excelentescorrela{\c{c}}{\~o}es 
                         entreas vari{\'a}veis e verificou-se que nas regi{\~o}es 
                         espectrais do Azul, Red edge e os {\'{\i}}ndices NDLI e DMCI 
                         diferiram estatisticamente entre as alternativasde manejo. As 
                         regi{\~o}es espectrais do Azul, NIR e SWIR foram 
                         significativamente maiores no tratamento 750 GD. O modelo mais 
                         preciso para estimar biomassa envolveu os {\'{\i}}ndices EVI e 
                         CAI com RČajustado= 0.72 e RMSE = 0.10. ABSTRACT: The Pampa Biome 
                         represents approximately 63% of the territory in the State of Rio 
                         Grande do Sul -Brazil. Due to the continuous incorporation of 
                         monocultures of exotic species, agricultural crops and sometimes 
                         inadequate practices of livestock production, native fields are 
                         rapidly being degraded, fragmented and uncharacterized. Seeking to 
                         collaborate in developing new management strategies and 
                         appropriate monitoring of natural grassland, with a view to 
                         minimizing efforts for field collection, this study aimed to 
                         characterize and quantify the relationship between hyperspectral 
                         data collected by spectroradiometer as biomass predictors country 
                         in two methods pasture management with the aid of field data. The 
                         study area are plots of grazing cattle by two methods (treatments) 
                         management (day 375 to 750 degrees -DG) which were acquired 
                         spectral reflectance curves with spectroradiometer over the range 
                         350-2500 nm wavelength. 10 vegetation indices were used and used 
                         along with 11 CO intervals in the regression analyzes. Selected 
                         indices and ranges simulatedwavelength used in the Sentinel 2 
                         satellite MSI sensor bands, available free of charge since 2015. 
                         The results showed strong correlations between the variables and 
                         it was found that in the spectral regions of blue, red edge and 
                         NDLI and DMCI differed statistically among management methods. The 
                         spectral regions of Blue, NIR and SWIR were significantly higher 
                         in 750 GD treatment. The most accurate model to biomass estimation 
                         involved the EVI and CAI indices with adjusted rČ = 0.72 and RMSE 
                         = 0.10.",
                  doi = "10.14393/rbcv71n3-44114",
                  url = "http://dx.doi.org/10.14393/rbcv71n3-44114",
                 issn = "0560-4613 and 1808-0936",
             language = "pt",
           targetfile = "guerini_avaliacao.pdf",
        urlaccessdate = "13 abr. 2021"
}