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| MORAES, M. C. DE; VICENTE, L. E.; PAIM, F. A. de P.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; ROCHA, T. M. G.. |
| As métricas de paisagem, por exemplo as medidas de complexidade, têm contribuído para a análise da estrutura, da dinâmica e das alterações que ocorrem numa paisagem ao longo do tempo. O software CompPlexus incorpora o cálculo das métricas de complexidade SDL e He/Hmax e permite mensurar a carga informativa inerente aos alvos em solo a partir de imagens de sensores orbitais. Com o interesse de mapear padrões vegetacionais, mais especificamente o do Bioma Cerrado existente na Estação Ecológica de Itirapina, SP, o presente trabalho objetivou comparar as complexidades de uma imagem Landsat-8 (OLI) às de imagem NDVI gerada a partir da imagem Landsat-8, visto que o NDVI é um índice específico para características da vegetação, e buscou, assim, um desempenho mais... |
| Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) |
Palavras-chave: Cerrado; Complexidade; Landsat-8; Normalized Difference Vegetation Index (NDVI); Reflectância de superfície. |
| Ano: 2015 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1027425 |
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| COAGUILA, D.; HERNANDEZ, F. B. T.; TEIXEIRA, A. H. de C.. |
| A microbacia do córrego da Mula se apresenta como um sócio-ecossistema sensível, com talvegues assoreados, ausência de matas ciliares e nascentes desprotegidas. A capacidade de gerar e armazenar água pela microbacia é excedida pela demanda em períodos de seca, agravando-se em secas prolongadas. Sendo assim necessário avaliar o comportamento da água acima do solo na microbacia, realizado nas épocas seca e úmida dos anos 2013 e 2014. Foram adquiridas imagens do Landsat-8 (OLI e TIRS) para os meses com menor e maior precipitação dos dois anos. Com o modelo Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving (SAFER) foram calculadas a evapotranspiração atual (ET), biomassa (BIO) e produtividade da agua (WP), apresentando valores médios na microbacia de 0,39 mm... |
| Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Biomassa; Landsat-8; SAFER. |
| Ano: 2015 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1030155 |
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| COUTINHO, P. A. Q.; DOMPIERI, M. H. G.; SILVEIRA, H. L. F. da; MARTINHO, P. R. R.; DALTIO, J.; BALAN, M.. |
| Por meio do emprego de técnicas e processos relacionados à manipulação de bases massivas de dados, houve o tratamento de dados/metadados advindos de cenas orbitais e de três grandes complexos agropecuários: algodão herbáceo, milho e soja, com o objetivo de se eleger as cenas mais adequadas para o estudo. A delimitação da base político-administrativa municipal a partir do limite natural do bioma permitiu a seleção das janelas de cultivos em função da latitude dos municípios para as cadeias supracitadas, com base nas recomendações técnicas de plantio do Zoneamento Agrícola do Risco Climático (ZARC). Posteriormente, procedeu-se com operações de filtragem de metadados de cenas orbitais (Landsat8-OLI/TIRS). Foram utilizados os softwares ArcGis 10.6, R... |
| Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) |
Palavras-chave: Landsat-8; Big-Data; Python. |
| Ano: 2019 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1108729 |
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| MARUJO, R. de F. B.; MOREIRA, M. A.; VOLPATO, M. M. L.; ALVES, H. M. R.. |
| O café, importante produto nas exportações brasileiras, necessita de constante monitoramento para que os sistemas de previsão de safras existentes sejam confiáveis. Imagens orbitais de média resolução espacial são ferramentas com grande potencial para mapeamento do uso do solo e identificação de culturas agrícolas. Nesta pesquisa, visando o mapeamento de áreas cafeeiras, avaliou-se o desempenho da classificação baseada em objetos, associada a técnicas de mineração de dados, aplicada em imagens OLI/Landsat-8. Foram feitas três classificações automáticas, a primeira constando exclusivamente atributos espectrais, a segunda acrescentando atributos texturais e a terceira, incluindo também classes de iluminação do terreno. Foram utilizadas seis imagens... |
| Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: SRTM; Landsat-8; Sensoriamento remoto; Café; Remote sensing. |
| Ano: 2017 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1089248 |
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