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Amostragem probabilística estratificada por pontos para estimar a área cultivada com soja. Repositório Alice
ADAMI, M.; RIZZI, R.; MOREIRA, M. A.; RUDORFF, B. F. T.; FERREIRA, C. C..
Resumo ? O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de um modelo probabilístico de amostragem estratificada por pontos, e definir um tamanho de amostra adequado para estimar a área cultivada com soja no Rio Grande do Sul. A área foi estratificada de acordo com a percentagem de soja cultivada em cada município do estado: menor que 20, de 20 a 40 e maior que 40%. Foram avaliadas estimativas obtidas por meio de seis tamanhos de amostras, resultantes da combinação de três níveis de significância (10, 5 e 1%) e dois valores de erro amostral (5 e 2,5%). Para cada tamanho de amostra, foram realizados 400 sorteios aleatórios. As estimativas foram avaliadas com base na área de soja obtida de um mapa temático de referência proveniente de uma cuidadosa...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Estatísticas agrícolas; Imagens multitemporais; Modelagem; Sistemas de informação geográfica; Glycine max; Imagem de satélite.
Ano: 2010 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/860635
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Assessment of suitable observation conditions for a monthly operational remote sensing based crop monitoring system. Repositório Alice
EBERHARDT, I. D. R.; MELO, M. P.; RIZZI, R.; FORMAGGIO, A. R.; ATZBERGER, C.; LUIZ, A. J. B.; FOSCHIERA, W.; SCHULTZ, B.; TRABAQUINI, K.; GOLTZ, E..
Abstract: Cloud cover is the main issue to consider when remote sensing images are used to identify, map and monitor croplands, especially over the summer season (October to March in Brazi). This paper aims at evaluating clear sky conditions over four Brazilian states (Sa?o Paulo, Parana?, Santa Catarina, and Rio Grande do Sul) to assess suitable observation conditions for a monthly basis operational crop monitoring system. Cloudiness was analyzed using MODIS Cloud Mask product (MOD35), which presents four labels for cloud cover status: cloudy, uncertainty, probably clear and confident clear. R software was used to compute average values of clear sky with a confidence interval of 95% for each month between July 1st, 2000 and June 30th, 2013. Results showed...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Nuvem; Produção agrícola; Remote sensing; Crop production; Cloud cover.
Ano: 2014 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1011631
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Cloud cover assessment for operational crop monitoring systems in tropical areas. Repositório Alice
EBERHARDT, I. D. R.; SCHULTZ, B.; RIZZI, R.; SANCHES, I. D.; FORMAGGIO, A. R.; ATZBERGER, C.; MELLO, M. P.; IMMITZER, M.; TRABAQUINI, K.; LUIZ, A. J. B.; FOSCHIERA, W..
Abstract: The potential of optical remote sensing data to identify, map and monitor croplands is well recognized. However, clouds strongly limit the usefulness of optical imagery for these applications. This paper aims at assessing cloud cover conditions over four states in the tropical and sub-tropical Center-South region of Brazil to guide the development of an appropriate agricultural monitoring system based on Landsat-like imagery. Cloudiness was assessed during overlapping four months periods to match the typical length of crop cycles in the study area. The percentage of clear sky occurrence was computed from the 1 km resolution MODIS Cloud Mask product (MOD35) considering 14 years of data between July 2000 and June 2014. Results showed high...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Monitoramento agrícola; Clear sky coverage; Agriculture monitoring; Crop classification; MODIS; Sensoriamento remoto; Agricultura; Nuvem; Imagem de satélite; Remote sensing; Cloudiness.
Ano: 2016 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1060359
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Imagens do sensor MODIS associadas a um modelo agronômico para estimar a produtividade de soja. Repositório Alice
RIZZI, R.; RUDORFF, B.F.T..
O objetivo deste trabalho foi estimar a produtividade de soja no Rio Grande do Sul, nas safras de 2000/2001 a 2002/2003, por meio de um modelo agronômico implementado em um Sistema de Informação Geográfica (SIG). Duas abordagens foram utilizadas: o modelo agronômico (AGRO), com valores de índice de área foliar (IAF) obtidos da literatura; e o modelo agronômico-espectral (AGROESPEC), com valores de IAF estimados a partir das imagens MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer). As estimativas de produtividade obtidas pelo modelo foram comparadas àquelas fornecidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), com o uso do teste t para pares de observação. Nas safras 2000/2001 e 2001/2002, não foram observadas diferenças...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Estatísticas agrícolas; Modelagem; Sensoriamento remoto; Índice de área foliar; Agricultural statistics; Modeling; Remote sensing; Leaf area index.
Ano: 2007 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/120748
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Imagens landsat no mapeamento e estimativa da área de soja em Tapes - RS. Repositório Alice
HIPÓLITO, A. W.; RIZZI, R.; SOSINSKI JUNIOR, E. E.; LEMOS, G. da. S..
2016
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Análise multitemporal; Área plantada.
Ano: 2016 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1058350
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Mapeamento e estimativa da área de arroz irrigado em Tapes/RS por meio de imagens landsat - safra 2015/16. Repositório Alice
HIPÓLITO, A. W.; SOSINSKI JUNIOR, E. E.; RIZZI, R..
2016
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mapeamento área arroz irrigado.
Ano: 2016 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1063535
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Soybean crop area estimation by Modis/Evi data. Repositório Alice
GUSSO, A.; FORMAGGIO, A. R.; RIZZI, R.; ADAMI, M.; RUDORFF, B. F. T..
The objective of this work was to develop a procedure to estimate soybean crop areas in Rio Grande do Sul state, Brazil. Estimations were made based on the temporal profiles of the enhanced vegetation index (Evi) calculated from moderate resolution imaging spectroradiometer (Modis) images. The methodology developed for soybean classification was named Modis crop detection algorithm (MCDA). The MCDA provides soybean area estimates in December (first forecast), using images from the sowing period, and March (second forecast), using images from the sowing and maximum crop development periods. The results obtained by the MCDA were compared with the official estimates on soybean area of the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. The coefficients of...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Algoritmo; Área agrícola; Perfil temporal; Glycine max; Mapa; Soja; Algorithms.
Ano: 2012 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/930528
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