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1. Identity statement
Reference TypeJournal Article
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Holder Codeisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identifier8JMKD3MGP3W34R/3UCTRAP
Repositorysid.inpe.br/mtc-m21c/2019/11.12.09.26
Last Update2019:11.12.09.26.58 (UTC) simone
Metadata Repositorysid.inpe.br/mtc-m21c/2019/11.12.09.26.58
Metadata Last Update2020:01.06.11.42.23 (UTC) administrator
DOI10.14393/rbcv71n3-44114
ISSN0560-4613
1808-0936
Citation KeyGueriniFoKupl:2019:AvDaHi
TitleAvaliação de dados hiperespectrais como preditores para biomassa de campos nativos
Year2019
Monthjul./set.
Access Date2024, May 26
Type of Workjournal article
Secondary TypePRE PN
Number of Files1
Size1041 KiB
2. Context
Author1 Guerini Filho, Marildo
2 Kuplich, Tatiana Mora
Resume Identifier1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJ9P
Group1
2 CRCRS-COCRE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Affiliation1 Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Author e-Mail Address1 guerinimarildo@gmail.com
2 tkuplich@gmail.com
JournalRevista Brasileira de Cartografia
Volume71
Number3
Pages856-877
Secondary MarkA2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA A2_ARQUITETURA_E_URBANISMO B1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B2_GEOCIÊNCIAS B3_ENGENHARIAS_I B4_ENGENHARIAS_III B4_CIÊNCIAS_SOCIAIS_APLICADAS_I B5_ENGENHARIAS_IV B5_ENGENHARIAS_II B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_BIODIVERSIDADE C_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS C_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
History (UTC)2019-11-12 09:26:58 :: simone -> administrator ::
2019-11-12 09:26:59 :: administrator -> simone :: 2019
2019-11-12 09:27:14 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:23 :: administrator -> simone :: 2019
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
Content TypeExternal Contribution
Version Typepublisher
KeywordsCampos nativos.Biomassa vegetal.Dados remotos.Espectrorradiômetria.Geociência
Natural grassland.Plant biomass.Remote data.Spectroradiometry.Geoscience
AbstractO Bioma Pampa representa 63% do territóriodo Rio Grande do SulBrasil. Em função da contínua incorporação de monoculturas de espécies exóticas, cultivos agrícolas e a práticas por vezes inadequadas de produção pecuária, os campos nativos estão rapidamente sendo degradados, fragmentados e descaracterizados. Buscando colaborar no desenvolvimento de novas estratégias de manejo e monitoramento adequado dos campos nativos, com vistas à minimização de esforços para coletas de campo, esta pesquisa objetivou caracterizar e quantificar a relação entre dados hiperespectrais coletados por espectrorradiômetro como preditores de biomassa campestre em duas alternativasde manejo pastoril com o auxílio de dados de campo. A área de estudo são parcelas pastoreadaspor bovinosem duas alternativasde manejo (375 e 750 graus dia -GD) de onde foram adquiridas curvas espectrais de reflectância com espectrorradiômetro ao longo do intervalo de 350-2500 nm de comprimento de onda (CO). Foram calculados 10 índices de vegetação e utilizados juntamente com 11 intervalos de CO nas análises de regressão. Os dados espectraissimularam os CO utilizados nas bandas do sensor MSI do satélite Sentinel 2, disponíveis gratuitamente desde 2015. Os resultados mostraram excelentescorrelações entreas variáveis e verificou-se que nas regiões espectrais do Azul, Red edge e os índices NDLI e DMCI diferiram estatisticamente entre as alternativasde manejo. As regiões espectrais do Azul, NIR e SWIR foram significativamente maiores no tratamento 750 GD. O modelo mais preciso para estimar biomassa envolveu os índices EVI e CAI com R²ajustado= 0.72 e RMSE = 0.10. ABSTRACT: The Pampa Biome represents approximately 63% of the territory in the State of Rio Grande do Sul -Brazil. Due to the continuous incorporation of monocultures of exotic species, agricultural crops and sometimes inadequate practices of livestock production, native fields are rapidly being degraded, fragmented and uncharacterized. Seeking to collaborate in developing new management strategies and appropriate monitoring of natural grassland, with a view to minimizing efforts for field collection, this study aimed to characterize and quantify the relationship between hyperspectral data collected by spectroradiometer as biomass predictors country in two methods pasture management with the aid of field data. The study area are plots of grazing cattle by two methods (treatments) management (day 375 to 750 degrees -DG) which were acquired spectral reflectance curves with spectroradiometer over the range 350-2500 nm wavelength. 10 vegetation indices were used and used along with 11 CO intervals in the regression analyzes. Selected indices and ranges simulatedwavelength used in the Sentinel 2 satellite MSI sensor bands, available free of charge since 2015. The results showed strong correlations between the variables and it was found that in the spectral regions of blue, red edge and NDLI and DMCI differed statistically among management methods. The spectral regions of Blue, NIR and SWIR were significantly higher in 750 GD treatment. The most accurate model to biomass estimation involved the EVI and CAI indices with adjusted r² = 0.72 and RMSE = 0.10.
AreaSRE
Arrangementurlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CRCRS > Avaliação de dados...
doc Directory Contentaccess
source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Content
agreement.html 12/11/2019 06:26 1.0 KiB 
4. Conditions of access and use
data URLhttp://mtc-m21c.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3UCTRAP
zipped data URLhttp://mtc-m21c.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34R/3UCTRAP
Languagept
Target Fileguerini_avaliacao.pdf
User Groupsimone
Reader Groupadministrator
simone
Visibilityshown
Archiving Policyallowpublisher allowfinaldraft
Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
Next Higher Units8JMKD3MGPCW/3EUFCFP
Citing Item Listsid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.00.48 6
DisseminationPORTALCAPES
Host Collectionurlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notes
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7. Description control
e-Mail (login)simone
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