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Abordagens semiquantitativa e quantitativa na avaliação da textura do solo por espectroscopia de reflectância bidirecional no VIS-NIR-SWIR PAB
Franceschini,Marston Héracles Domingues; Demattê,José Alexandre M.; Sato,Marcus Vinicius; Vicente,Luiz Eduardo; Grego,Célia Regina.
O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial da espectroscopia de reflectância no VIS-NIR-SWIR, para a caracterização granulométrica de amostras de solos de diferentes classes texturais, e obter modelos de predição dos teores de argila, silte e areia no solo. Utilizou-se um conjunto de amostras representativas de Latossolos e Argissolo de cinco locais do Estado do Mato Grosso do Sul. Os espectros do visível e do infravermelho próximo ao infravermelho de ondas curtas (de 350 a 2.500 nm) das amostras foram obtidos e analisados. Empregaram-se a análise de componentes principais (ACP), agrupamento por "fuzzy c-means", regressão logística multinomial (RLM) e regressão por mínimos quadrados parciais. Espectros característicos para as diferentes classes...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Granulometria do solo; Espectroscopia de reflectância; Estatística multivariada; Pedometria; Sensoriamento próximo.
Ano: 2013 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2013001200006
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Séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation e algoritmo SAM aplicados ao mapeamento de cana‑de‑açúcar PAB
Vicente,Luiz Eduardo; Gomes,Daniel; Victoria,Daniel de Castro; Garçon,Edlene Aparecida Monteiro; Bolfe,Édson Luis; Andrade,Ricardo Guimarães; Silva,Gustavo Bayma Siqueira da.
O objetivo deste trabalho foi avaliar o mapeamento de área de cana‑de‑açúcar por meio de série temporal, de seis anos de dados do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), oriundos do sensor Vegetation, a bordo do satélite "système pour l'observation de la Terre" (SPOT). Três classes de cobertura do solo (cana‑de‑açúcar, pasto e floresta), do Estado de São Paulo, foram selecionadas como assinaturas espectro‑temporais de referência, que serviram como membros extremos ("endmembers") para classificação com o algoritmo "spectral angle mapper" (SAM). A partir desta classificação, o mapeamento da área de cana‑de‑açúcar foi realizado com uso de limiares na imagem-regra do SAM, gerados a partir dos valores dos espectros de referência. Os resultados...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Análise temporal; Modelo linear de mistura espectral; Previsão de safras; Sensoriamento remoto agrícola.
Ano: 2012 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2012000900019
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