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Estimativa da disponibilidade de forragem do bioma Campos Sulinos a partir de dados radiométricos orbitais: parametrização do submodelo espectral Ciência Rural
Fonseca,Eliana Lima da; Formaggio,Antônio Roberto; Ponzoni,Flavio Jorge.
Este trabalho apresenta a parametrização do submodelo espectral do modelo JONG, um modelo agrometeorológico-espectral para a previsão da disponibilidade de forragem das pastagens naturais do bioma Campos Sulinos. A parametrização foi feita testando-se a capacidade de diferentes variáveis espectrais obtidas a partir de imagens do sensor ETM+/Landsat 7 representando a disponibilidade de forragem em diferentes fases do ciclo fenológico da vegetação campestre natural do bioma Campos Sulinos. Verificou-se que as variáveis Wetness e reflectância da banda ETM+7/Landsat 7 representam o status inicial da vegetação de forma eficiente, mas não tiveram sensibilidade suficiente para eliminar os efeitos do tipo de solo na resposta espectral da vegetação.
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Landsat; Modelos agrometeorológicos-espectrais.
Ano: 2007 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782007000600025
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Estimativa amostral objetiva de área plantada regional, apoiada em imagens de sensoriamento remoto PAB
Luiz,Alfredo José Barreto; Formaggio,Antônio Roberto; Epiphanio,José Carlos Neves; Arenas‑Toledo,John Mauricio; Goltz,Elizabeth; Brandão,Daniela.
O objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar um método para estimar a área plantada de soja em escala regional e calcular o erro estatístico associado à estimação. O método (Geosafras), que associa técnicas de amostragem estatística com características das imagens obtidas por sensoriamento remoto orbital, foi aplicado para obter estimativa amostral objetiva da área cultivada com soja, na safra de 2005/2006, no Estado do Rio Grande do Sul. Os municípios produtores de soja, no RS, foram distribuídos em dez estratos, com base em dados pré‑existentes de área cultivada com a cultura. O número de municípios selecionados, em cada estrato, seguiu a regra de alocação de Neyman. Em cada município selecionado, foram aleatorizados pontos correspondentes aos...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Glycine max; Erro amostral; Estatística agrícola; Estratificação; Imagem de satélite; Previsão de safras.
Ano: 2012 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2012000900013
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Imagens mono e multitemporais Modis para estimativa da área com soja no estado de Mato Grosso PAB
Bernardes,Tiago; Adami,Marcos; Formaggio,Antônio Roberto; Moreira,Maurício Alves; França,Daniela de Azeredo; Novaes,Maikon Roberth de.
O objetivo deste trabalho foi avaliar uma nova metodologia para mapeamento da cultura da soja no Estado de Mato Grosso, por meio de imagens Modis e de diferentes abordagens de classificação de imagens. Foram utilizadas imagens diárias e imagens de 16 dias. As imagens diárias foram diretamente classificadas pelo algoritmo Isoseg. As duas séries de imagens de 16 dias, referentes ao ciclo total e à metade do ciclo da cultura da soja, foram transformadas pela análise de componentes principais (ACP), antes de serem classificadas. Dados de referência, obtidos por interpretação visual de imagens do sensor TM/Landsat-5, foram utilizados para a avaliação da exatidão das classificações. Os melhores resultados foram obtidos pela classificação das imagens do ciclo...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Glycine max; Classificação de imagens; Componentes principais; Estatísticas agrícolas; Processamento digital; Sensoriamento remoto.
Ano: 2011 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2011001100015
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Soybean crop area estimation by Modis/Evi data PAB
Gusso,Anibal; Formaggio,Antônio Roberto; Rizzi,Rodrigo; Adami,Marcos; Rudorff,Bernardo Friedrich Theodor.
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: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Glycine max; Algorithm; Crop area; Mapping; Temporal profile.
Ano: 2012 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2012000300015
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Índices de vegetação Modis aplicados na discriminação de áreas de soja PAB
Risso,Joel; Rizzi,Rodrigo; Rudorff,Bernardo Friedrich Theodor; Adami,Marcos; Shimabukuro,Yosio Edemir; Formaggio,Antônio Roberto; Epiphanio,Rui Dalla Valle.
O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho do índice de vegetação realçado (EVI) e do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) - ambos do sensor "moderate resolution imaging spectroradiometer" (Modis) -, para discriminar áreas de soja das áreas de cana‑de‑açúcar, pastagem, cerrado e floresta, no Estado do Mato Grosso. Foram utilizadas imagens adquiridas em dois períodos: durante a entressafra e por ocasião do pleno desenvolvimento da cultura da soja. Para cada classe analisada, foram selecionadas 31 amostras de mapas de referência e avaliadas as diferenças nos valores de cada índice de vegetação, para a classe soja, foram avaliadas frente às demais classes, por meio do teste de Tukey‑Kramer. Em seguida, foram avaliadas as diferenças...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Classificação multitemporal de imagens; Dados Modis; Estimativas de área agrícola; Imagens de satélite; Sensoriamento remoto.
Ano: 2012 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2012000900017
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Variações espectrais em solos submetidos à aplicação de torta de filtro Rev. Bras. Ciênc. Solo
Demattê,José Alexandre M.; Silva,Maria Ligia de Souza; Rocha,Genelício Crusoé; Carvalho,Laércio Alves de; Formaggio,Antônio Roberto; Firme,Lílian Pittol.
Este trabalho teve por objetivo avaliar as alterações nas curvas espectrais de solos submetidos à aplicação da torta de filtro. Foi usado um espectrorradiômetro operando na faixa espectral entre 450 e 2.500 nm, em condições de laboratório. Amostras de quatro classes de solos, Latossolo Vermelho distrófico típico (LVd), Latossolo Vermelho distróférrico típico (LVdf), Argissolo Vermelho distrófico típico(PVd) e Cambissolo Háplico alumínico típico (CXa) foram subdivididas em subamostras que receberam tratamentos equivalentes a 0, 40 e 80 t ha-1 de torta de filtro, subproduto da produção de açúcar e álcool. A reflectância espectral dessas amostras foi obtida pelo espectrorradiômetro FieldSpec. A alteração da reflectância do solo com a aplicação da torta de...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Reflectância de solos; Radiometria; Química do solo.
Ano: 2005 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832005000300001
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Crop area estimate from original and simulated spatial resolution data and landscape metrics Scientia Agricola
Soares,Dênis de Moura; Galvão,Lênio Soares; Formaggio,Antônio Roberto.
Images acquired at the same day by the ETM+/Landsat-7 (30 m of spatial resolution) and MODIS/Terra (250 m) sensors were used to estimate areas of three major crops (soybean, sugarcane, and corn) with different landscape patterns in Southeastern Brazil. Majority filtering of ETM + classification results was applied to describe the behavior of 15 selected landscape metrics at distinct simulated spatial resolutions (90, 150, 210 and 270 m). By using regression models, the performance of MODIS and derived metrics to predict adequately the crop area, considering ETM+ data as reference, were analyzed. Results showed that the MODIS instrument overestimated the areas of soybean (15%) and sugarcane (1%), and underestimated the area of corn (12%). Multiple...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: MODIS; Remote sensing; Regression; Soybean; Sugarcane.
Ano: 2008 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162008000500003
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