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Mapeamento de corte seletivo na floresta amazônica utilizando dados do sensor ASTER e análise de correlação. Repositório Alice
VICENTE, L. E.; BOLFE, E. L.; SOUZA FILHO, C. R. de; NUNES, G. M..
Tipo: Separatas Palavras-chave: Desflorestamento.; Floresta; Sensoriamento Remoto.; Amazonia..
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/662919
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GIS-based environmental risk assessment in the Ribeira Valley, São Paulo, Brazil. Repositório Alice
FILIPPINI ALBA, J. M.; SOUZA FILHO, C. R. de.
Tipo: Artigo de periódico Palavras-chave: Environmental.
Ano: 2010 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/747644
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Identification of mineral components in tropical soils using reflectance spectroscopy and advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer (ASTER) data. Repositório Alice
VICENTE, L. E.; SOUZA FILHO, C. R. de.
Soil characteristics provide important support for understanding transformations that occur in environmental systems. Physical characteristics and chemical compositions of soils controlled by pedogenetic processes, climatic changes and land use imply different types of environmental transformations. Reflectance spectroscopy is an alternative soil mapping technique that uses spectral absorption features between visible (VIS) and short-wave infrared (SWIR) wavelengths (0.3?2.5 μm) for determining soil mineralogy. Soil analysis by means of reflectance spectroscopy and orbital optical sensors have provided favorable results in mapping transformation processes in environmental systems, particularly in arid and semiarid climates in extra-tropical...
Tipo: Artigo de periódico Palavras-chave: ASTER; Tropical terrains; Hyperspectral.; Reflectance spectroscopy; Soil minerals..
Ano: 2011 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/901889
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Caracterização espectral de solos utilizando espectrorradiômetro em laboratório e imagem de satélite hiperespectral. Repositório Alice
OLIVEIRA, D. P. de; PULIDO, J.; FRANCHESCHINI, M. H. D.; COSTA, P. A. da; ARRUDA, G. P. de; DEMATTÊ, J. A. M.; SOUZA FILHO, C. R. de; VICENTE, L. E..
Data obtained with hyperspectral remote sensors have the advantage of containing a great spectral resolution, offering more details about spectral behavior of a particular target. The use of these images show high potential to describe soil mineralogical attributes. The main objective of this study was to obtain the spectral and mineralogical attributes of soils using hyperspectral satellite imagery and with data acquired at ground level; evaluation of a supervised classification routine for determination of soils texture; and estimate clay using multivariate analysis. Soil samples were collected at a 0-20cm depth and spectral measurements, texture and mineralogy analysis were made. Using GIS software, image processing and statistical packages, the...
Tipo: Anais e Proceedings de eventos Palavras-chave: Processamento de imagens.; Geologia; Sensoriamento Remoto..
Ano: 2011 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/902332
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Busca de relações quando o número de variáveis é muito maior que o de observações: o caso de dados hiperespectrais. Repositório Alice
LUIZ, A. J. B.; MAIA, A. de H. N.; SANCHES, I. D. A.; GÜRTLER, S.; SOUZA FILHO, C. R. de.
Resumo: Experimentos em que são coletadas muitas medidas em cada unidade experimental têm matrizes de dados nas quais o número de colunas (variáveis) é muito maior que o de linhas (observações). Dados hiperespectrais são habitualmente coletados por instrumentos que medem instantaneamente as reflectâncias de um alvo em milhares de comprimentos de onda e podemos considerar que cada uma delas constitui uma variável prognóstica num modelo de regressão. A facilidade na obtenção de cada vez maior número de variáveis simultâneas não se repete na obtenção das observações dessas variáveis. A análise de componentes principais (ACP) é indicada para tratar tal quantidade de variáveis e reduzir a dimensionalidade dos dados, mas sua aplicação ainda exige a obtenção de...
Tipo: Separatas Palavras-chave: Regressão logística politômica; Seleção de variáveis explicativas; Polytomous logistic regression; Stepwise; Selection of explanatory variables; Regressão linear; Estatística agrícola; Sensoriamento remoto; Linear models; Remote sensing.
Ano: 2015 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1035294
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