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| Nascimento,Melchior C.; Riva,Rogério D. D.; Chagas,César da S.; Oliveira,Henrique de; Dias,Luiz E.; Fernandes Filho,Elpídio I.; Soares,Vicente P.. |
| O manejo inadequado e a baixa disponibilidade de nutrientes nos solos da Zona da Mata de Minas Gerais, têm resultado em baixas produtividades de pastagens, aparecimento de solos descobertos e perdas de solo por erosão. O objetivo deste trabalho foi avaliar a capacidade das imagens do sensor ASTER em identificar diferentes níveis de degradação de pastagens. A área de estudo inclui parte dos municípios de Viçosa, Teixeiras e São Miguel do Anta, perfazendo cerca de 3.314 ha. Devido às características das pastagens da região, foram utilizados quatro níveis de degradação: leve, moderada, forte e muito forte. A classe que apresentou maior erro de classificação foi a pastagem com nível de degradação muito forte (Pastagem 4), com 53,91% dos pixels classificados,... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Pastagens degradadas; Sensoriamento remoto; Classificação. |
| Ano: 2006 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662006000100029 |
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| Chagas,César S.; Fernandes Filho,Elpídio I.; Rocha,Márcio F.; Carvalho Júnior,Waldir de; Souza Neto,Nestor C.. |
| No Brasil, normalmente os modelos digitais de elevação (MDEs) são produzidos pelos próprios usuários e pouca atenção tem sido dada às suas limitações, como fonte de informação espacial. Este estudo propôs avaliar diferentes MDEs para subsidiar a escolha do modelo apropriado para derivar atributos topográficos utilizados em um mapeamento digital de solos, por redes neurais artificiais. A avaliação constou da determinação da raiz quadrada do erro médio quadrático da elevação (RMSE); análise das depressões espúrias; comparação entre drenagem mapeada e drenagem numérica, curvas de nível derivadas e curvas de nível originais, e análise das bacias de contribuição derivadas. Os resultados obtidos demonstraram que apenas o RMSE não foi suficiente para avaliar a... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: TOPOGRID; ASTER; SRTM. |
| Ano: 2010 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662010000200014 |
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| Francelino,Márcio R.; Fernandes Filho,Elpídio I.; Resende,Mauro. |
| Esta pesquisa foi realizada com o objetivo de identificar a relação de colonos assentados em projetos de reforma agrária no Rio Grande do Norte, com os recursos naturais das suas respectivas áreas e, posteriormente, elaborar um sistema de classificação de suporte do meio físico. Para isto, foram selecionados dez projetos de assentamento na região oeste do estado, caracterizada por regime de semi-aridez, abrangendo uma área de cerca de 30.000 ha, em que se buscou identificar parâmetros qualitativos e quantitativos dos recursos edáficos, florestais e hídricos de cada área, sempre os relacionando com o seu tipo de uso. Verificou-se que todos os assentamentos apresentaram número de colonos superior ao limite que o ambiente poderia suportar, demonstrando a... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Solos; Água; Inventário florestal; Conservação. |
| Ano: 2005 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662005000100013 |
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| Chagas,César S.; Vieira,Carlos A. O.; Fernandes Filho,Elpídio I.; C. Júnior,Waldir de. |
| Este trabalho teve por objetivo avaliar a eficiência dos classificadores redes neurais artificiais (RNA) e o de máxima verossimilhança (Maxver) na classificação do uso da terra no município de Viçosa, MG, a partir de imagens do sensor ASTER, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens. Neste estudo, foram identificados três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte) e avaliada uma composição da imagem do sensor ASTER contendo as 3 bandas do visível e infravermelho próximo, com resolução espacial de 15 m. O simulador de redes neurais empregado foi o "Java Neural Network Simulator" e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Os resultados mostram que a classificação por redes neurais, embora apresente resultado ligeiramente... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Aster; Sensoriamento remoto; Classificação supervisionada. |
| Ano: 2009 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662009000300014 |
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| Calegario,Arthur T.; Pereira,Luis F.; Pereira,Silvio B.; Silva,Laksme N. O. da; Araújo,Uriel L. de; Fernandes Filho,Elpídio I.. |
| ABSTRACT The current demand for food has been met through the exploitation of natural reserves. Brazil has 26% of its extension occupied by agricultural uses, 62% of which are pastures. Degraded pastures have greater land use intensity than well-managed pastures, leading to greater degradation of the environment. Land use classification systems consider that pastures are well managed, a misconception for the Brazilian reality. Based on this approach, it was aimed to develop a methodology for mapping the intensity of land use by pasture via remote sensing. The method of mapping was developed and validated in basins with different soil and climatic characteristics. Three calibrations were performed based on NDVI values to ascertain the influence on the... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Soil and water conservation; GIS; Kappa and weighted kappa indices. |
| Ano: 2019 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662019000500352 |
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