@InProceedings{OliveiraSJOWMSGS:2019:ReÍnÁr,
               author = "Oliveira, Marceli Terra de and Seixas, Hugo Tameir{\~a}o and 
                         Justi, Izak Francisco and Oldoni, Lucas Volochen and Wiederkehr, 
                         Nat{\'a}lia Cristina and Moraes, Elisabete Caria and Shimabukuro, 
                         Yosio Edemir and Galv{\~a}o, L{\^e}nio Soares and Sanches, Ieda 
                         Del'Arco",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 
                         (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and 
                         {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Rela{\c{c}}{\~a}o entre {\'{\i}}ndice de {\'a}reas foliar e 
                         {\'{\i}}ndices de vegeta{\c{c}}{\~a}o em Lactuca sativa L",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2019",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Sanches, Ieda DelArco 
                         and Arag{\~a}o, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de",
                pages = "1635--1638",
         organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19. (SBSR)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "{\'{\I}}ndice de {\'A}rea Foliar, {\'{\I}}ndice de 
                         Vegeta{\c{c}}{\~a}o, EVI, SAVI, Area Index, Vegetation Index, 
                         EVI, SAVI.",
             abstract = "A alface {\'e} uma das culturas hort{\'{\i}}colas mais 
                         expressivas no Brasil, por{\'e}m, s{\~a}o escassos os estudos 
                         sobre t{\'e}cnicas de sensoriamento remoto (SR) aplicado ao 
                         estudo dessa cultura. O SR pode ser utilizado para mapear e 
                         estimar par{\^a}metros biof{\'{\i}}sicos da 
                         vegeta{\c{c}}{\~a}o, apresentando potencial para auxiliar no 
                         monitoramento e manejo agr{\'{\i}}cola. O {\'{\I}}ndice de 
                         {\'A}rea Foliar (IAF) {\'e} uma importante vari{\'a}vel 
                         biof{\'{\i}}sica relacionada {\`a} 
                         evapotranspira{\c{c}}{\~a}o, produtividade da 
                         vegeta{\c{c}}{\~a}o e intercepta{\c{c}}{\~a}o de chuva pelo 
                         dossel. Este trabalho visa avaliar o desempenho de 
                         {\'{\I}}ndices de Vegeta{\c{c}}{\~a}o (IVs) na estimativa do 
                         IAF da alface lisa. Os IVs foram obtidos a partir de medidas de 
                         reflect{\^a}ncia espectral em tr{\^e}s fases de desenvolvimento 
                         da cultura. Utilizaram-se m{\'e}todos de regress{\~a}o para 
                         modelar a rela{\c{c}}{\~a}o entre o IAF com IVs, a 
                         reflect{\^a}ncia no infravermelho pr{\'o}ximo e a profundidade 
                         das bandas de absor{\c{c}}{\~a}o da {\'a}gua. Os melhores IV's 
                         para estimar o IAF foram: EVI (R² 0,957) e SAVI (R² 0,959). 
                         ABSTRACT: The lettuce is one of the most important horticultural 
                         crops in Brazil. However, there are few studies on remote sensing 
                         application to this crop. Remote sensing can be used to estimate 
                         biophysical parameters of vegetation, presenting potential for 
                         agricultural monitoring and management. The Leaf Area Index (LAI) 
                         is an important biophysical variable and it is related to 
                         evapotranspiration, vegetation productivity and rainfall 
                         interception by the canopy. The objective of this experiment is to 
                         evaluate the performance of Vegetation Indices (VI's) in the 
                         estimation of the LAI of lettuce. The VI's were obtained from 
                         measurements of spectral reflectance in three phases of plant 
                         development. Regressions methods were carried out to model the 
                         relationship between LAI with VI's, near infrared reflectance and 
                         water absorption features. The best VI's to estimate the LAI were: 
                         EVI (R² 0.957) and SAVI (R² 0.959).",
  conference-location = "Santos",
      conference-year = "14-17 abril 2019",
                 isbn = "978-85-17-00097-3",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGP6W34M/3UAMFBS",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3UAMFBS",
           targetfile = "97935.pdf",
                 type = "Sensoriamento remoto hiperespectral",
        urlaccessdate = "23 maio 2024"
}