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Data e hora local de busca: 16/05/2024 00:39.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3PSLTD4
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2017/10.27.13.15.38
Última Atualização2017:10.27.13.15.38 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2017/10.27.13.15.39
Última Atualização dos Metadados2021:01.24.14.02.54 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00088-1
Rótulo59910
Chave de CitaçãoFerreiraBaMaCaJoSi:2017:ApSeMS
TítuloAplicação do sensor MSI/Sentinel-2 na estimativa de componentes oticamente ativos em lagos de planície de inundação amazônica
FormatoInternet
Ano2017
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho637 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ferreira, Renato Martins Passos
2 Barbosa, Cláudio Clemente Faria
3 Martins, Vitor Souza
4 Carvalho, Lino Augusto Sander de
5 Jorge, Daniel Schaffer Ferreira
6 Silva, Maria Paula
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGSB
Grupo1
2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3
4
5 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3
4
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 rmpf@dsr.inpe.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Maildaniela.seki@inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR)
Localização do EventoSantos
Data28-31 maio 2017
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas3687-3694
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2017-10-27 13:15:39 :: banon -> administrator ::
2017-11-05 11:20:11 :: administrator -> banon :: 2017
2017-12-14 16:37:24 :: banon -> administrator :: 2017
2021-01-24 14:02:54 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoRemote sensing of inland waters relies on the retrieval of optically active constituent concentration using reflectance as input to different types of algorithms. Global carbon cycle, sediment budgets, phytoplankton primary production and water quality are among processes that can be evaluated using remote sensing imagery. Thus, Sentinel-2 MSI (Multispectral Instrument) launch increased the possibilities for mapping and monitoring aquatic environments due to high spectral, spatial and radiometric resolutions. This work tested six established algorithms for estimating absorption by colored dissolved organic matter and concentration of total suspended solids and chlorophyll-a in an Amazonian floodplain lake (Curuai). Fieldwork data was used to simulate the MSI reflectance and to adjust regression models. Based on these models, a MSI image was applied to spatialize optically active constituent distribution over Curuai lake. Small range of constituent concentration and low signal level represent a huge challenge for CDOM retrieval in Amazon turbid waters, as shown by low determination coefficient (< 0.45) and high relative error (> 10%) provided by models. The adjustment of chlorophyll model showed a high correlation between in-situ and satellite observations (R² > 0.86), although larger errors were assessed in low chlorophyll concentration. Results were more robust for TSS retrieval, as expected in very turbid waters with wide range of concentration values. Lower accuracy was observed when models were applied to MSI image due to higher remote sensing reflectance values, therefore resulting in an overestimation of TSS and Chl-a concentration.
ÁreaSRE
TipoÁreas úmidas e águas interiores
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 18 > Aplicação do sensor...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 18 > Aplicação do sensor...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 18 > Aplicação do sensor...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Aplicação do sensor...
Arranjo 5urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Aplicação do sensor...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3PSLTD4
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3PSLTD4
Idiomapt
Arquivo Alvo59910.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3PMFNUS
8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2017/09.25.14.55 5
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.43.57 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGP6W34M/492724S
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2023/04.27.17.37
Última Atualização2023:04.27.17.37.50 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2023/04.27.17.37.50
Última Atualização dos Metadados2024:01.15.20.39.20 (UTC) administrator
ISBN978-65-89159-04-9
Chave de CitaçãoCostaRabe:2023:AvMoRe
TítuloAvaliação de modelos de regressão linear múltipla para estimativa da produtividade de cana-de-açúcar a partir de parâmetros biométricos e imagens do sensor MSI/Sentinel-2
FormatoInternet
Ano2023
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos2
Tamanho451 KiB
2. Contextualização
Autor1 Costa, João Pedro de Sousa
2 Rabelo, Max Well de Oliveira
Grupo1 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Federal de Goiás (IFG)
Endereço de e-Mail do Autor1 joao.costa@inpe.br
2 maxwell.rabelo@ifg.edu.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Sanches, Ieda DelArco
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 20 (SBSR)
Localização do EventoFlorianópolis
Data02-05 abril 2023
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginase156276
Título do LivroAnais
Tipo Terciáriofull paper
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2023-04-27 17:38:33 :: simone -> administrator :: 2023
2024-01-15 20:39:20 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveSensoriamento remoto
cana-deaçúcar
produtividade
estimativa
Remote sensing
sugarcane
productivity
estimation
ResumoO Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar, devido ao elevado valor agregado desta cultura, sendo necessário compreender sua produção para tomada decisão de produtores e órgãos governamentais. O presente trabalho teve como objetivo, integrar dados biométricos obtidos em campo e imagens orbitais do sensor MSI/Sentinel 2 e avaliar se é possível obter modelos mais precisos para a estimativa da produtividade da cana de açúcar a partir da combinação destas variáveis. Os melhores modelos avaliados pelo R² ajustado obtiveram valor de 0,76, e o mesmo cenário apresentou o menor Erro Médio Absoluto de 2,94 ton.ha-1. Os modelos com biometria apresentaram melhores resultados nas métricas estatísticas da validação cruzada, possibilitando melhoria no desempenho dos modelos. Destaca-se a necessidade da obtenção de variáveis biométricas em campo com perspectiva de espacialização compatível com dados de sensoriamento remoto. ABSTRACT: Brazil is the world's largest sugarcane producer, due to the high added value of this crop, making it necessary to understand its production for production by producers and government agencies. The objective, to integrate biometric data obtained in the field and orbital images from the MSISentinel 2 sensor and to evaluate it is possible to obtain more accurate models present a work of estimating the productivity of the sugar capacity from the variable variables. The best models evaluated by R² obtained a value of 0.76, and the same environment presented the lowest Absolute Mean Error of 2.94 ton.ha-1. Models with biometrics showed better results in cross-validation measurements, which could improve the performance of the models. The need to adapt biometric variables in field of spatialization perspective with remote sensor data is highlighted.
ÁreaSRE
TipoProdução e previsão agrícola
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 20 > Avaliação de modelos...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > SBSR 20 > Avaliação de modelos...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 20 > Avaliação de modelos...
Arranjo 4urlib.net > Produção pgr ATUAIS > SER > Avaliação de modelos...
Arranjo 5urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Avaliação de modelos...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/492724S
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/492724S
Idiomapt
Arquivo Alvo156276.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/495J572
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 2
sid.inpe.br/marte2/2023/05.18.17.15 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition holdercode issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar