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Aplicação de sensoriamento remoto no estudo dos níveis de degradação de pastagens. Repositório Alice
ALMEIDA, M. B. F. de; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D..
A degradação de pastagens é um problema global, porém tem particular importância no Brasil, considerando que o país aufere o título de um dos maiores produtores de carne do mundo. Desse modo, a localização, detecção e identificação para a posterior recuperação das pastagens degradadas é uma mais-valia para a pecuária, podendo contribuir significativamente nas receitas econômicas do país (PIB), além de apresentar também um viés ecológico, pois pastagens recuperadas se traduzem em florestas em pé, garantindo um meio ambiente equilibrado e propício para a própria pecuária. O presente estudo objetiva elaborar uma metodologia sistemática e coerente, com a finalidade de localizar, detectar, identificar e mapear os diferentes níveis de degradação de pastagens por...
Tipo: Parte de livro Palavras-chave: Pastagens Degradadas; Sentinel-2; NDVI; SAVI; Análise de Mistura Espectral; Sensoriamento Remoto; Pastagem; Remote sensing; Pastures.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1112837
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Avaliação dos níveis de degradação de pastagens por sensoriamento remoto: um subsídio para o plano de agricultura de baixa emissão de carbono. Repositório Alice
ALMEIDA, M. B. F. de; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D..
O plano ABC surgiu do compromisso firmado pelo Brasil na COP15 em Copenhague/2009, sendo uma política pública que visa alcançar metas de redução dos Gases de Efeito Estufa, adotando-se medidas mais sustentáveis. Assim, mapear pastagem degradadas para recuperação é fundamental. Neste trabalho objetivou-se realizar separabilidade dos níveis de degradação de pastagens N1, N2, N3 e N4, respectivamente leve, moderado, forte e muito forte, por Sensoriamento Remoto, com uso de imagens Sentinel-2. Neste estudo realizou-se correção atmosférica, NDVI, SAVI e Análise de Mistura Espectral (AME). O NDVI e o SAVI apresentaram perfis temporais similares, porém não foram eficientes. A AME apresentou resultados bastante promissores, porém o grau de confiança só será...
Tipo: Anais e Proceedings de eventos Palavras-chave: Sentinel-2; Análise de Mistura Espectral; Vegetação Não Fotossinteticamente Ativa; Indicadores Biofísicos; Pastagem; Sensoriamento Remoto; Pastures; Remote sensing.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1112854
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