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Data e hora local de busca: 24/11/2020 01:31.
Área de identificação
Tipo da ReferênciaJournal Article
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3UCTRAP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/11.12.09.26
Última Atualização2019:11.12.09.26.58 simone
Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/11.12.09.26.58
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.11.42.23 administrator
DOI10.14393/rbcv71n3-44114
ISSN0560-4613
1808-0936
Chave de CitaçãoGueriniFoKupl:2019:AvDaHi
TítuloAvaliação de dados hiperespectrais como preditores para biomassa de campos nativos
Ano2019
Mêsjul./set.
Data de Acesso24 nov. 2020
Número de Arquivos1
Tamanho1041 KiB
Área de contextualização
Autor1 Guerini Filho, Marildo
2 Kuplich, Tatiana Mora
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJ9P
Grupo1
2 CRCRS-COCRE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 guerinimarildo@gmail.com
2 tkuplich@gmail.com
RevistaRevista Brasileira de Cartografia
Volume71
Nota SecundáriaA2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA A2_ARQUITETURA_E_URBANISMO B1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B2_GEOCIÊNCIAS B3_ENGENHARIAS_I B4_ENGENHARIAS_III B4_CIÊNCIAS_SOCIAIS_APLICADAS_I B5_ENGENHARIAS_IV B5_ENGENHARIAS_II B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_BIODIVERSIDADE C_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS C_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
Histórico2019-11-12 09:26:58 :: simone -> administrator ::
2019-11-12 09:26:59 :: administrator -> simone :: 2019
2019-11-12 09:27:14 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:23 :: administrator -> simone :: 2019
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Documentoconcluido
Estágio do Documentonot transferred
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo SecundárioPRE PN
Tipo de Versãopublisher
Número3
Páginas856-877
Palavras-ChaveCampos nativos.Biomassa vegetal.Dados remotos.Espectrorradiômetria.Geociência, Natural grassland.Plant biomass.Remote data.Spectroradiometry.Geoscience.
ResumoO Bioma Pampa representa 63% do territóriodo Rio Grande do SulBrasil. Em função da contínua incorporação de monoculturas de espécies exóticas, cultivos agrícolas e a práticas por vezes inadequadas de produção pecuária, os campos nativos estão rapidamente sendo degradados, fragmentados e descaracterizados. Buscando colaborar no desenvolvimento de novas estratégias de manejo e monitoramento adequado dos campos nativos, com vistas à minimização de esforços para coletas de campo, esta pesquisa objetivou caracterizar e quantificar a relação entre dados hiperespectrais coletados por espectrorradiômetro como preditores de biomassa campestre em duas alternativasde manejo pastoril com o auxílio de dados de campo. A área de estudo são parcelas pastoreadaspor bovinosem duas alternativasde manejo (375 e 750 graus dia -GD) de onde foram adquiridas curvas espectrais de reflectância com espectrorradiômetro ao longo do intervalo de 350-2500 nm de comprimento de onda (CO). Foram calculados 10 índices de vegetação e utilizados juntamente com 11 intervalos de CO nas análises de regressão. Os dados espectraissimularam os CO utilizados nas bandas do sensor MSI do satélite Sentinel 2, disponíveis gratuitamente desde 2015. Os resultados mostraram excelentescorrelações entreas variáveis e verificou-se que nas regiões espectrais do Azul, Red edge e os índices NDLI e DMCI diferiram estatisticamente entre as alternativasde manejo. As regiões espectrais do Azul, NIR e SWIR foram significativamente maiores no tratamento 750 GD. O modelo mais preciso para estimar biomassa envolveu os índices EVI e CAI com R²ajustado= 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 r² = 0.72 and RMSE = 0.10.
AreaSRE
Tipo de Trabalhojournal article
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 12/11/2019 07:26 1.0 KiB 
Área de condições de acesso e uso
Idiomapt
Arquivo Alvoguerini_avaliacao.pdf
e-Mail (login)simone
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Área de fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EUFCFP
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
Área de notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
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