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dc.contributor.authorALMEIDA, M. B. F. dept_BR
dc.contributor.authorSIMÕES, M.pt_BR
dc.contributor.authorFERRAZ, R. P. D.pt_BR
dc.date.accessioned2019-10-07T18:04:29Z-
dc.date.available2019-10-07T18:04:29Z-
dc.date.created2019-10-07
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationIn: TULLIO, L. (Org.). Aplicações e princípios do sensoriamento remoto 3. Ponta Grossa: Atena, 2019. cap. 2, p. 11-21.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1112837-
dc.descriptionA degradação de pastagens é um problema global, porém tem particular importância no Brasil, considerando que o país aufere o título de um dos maiores produtores de carne do mundo. Desse modo, a localização, detecção e identificação para a posterior recuperação das pastagens degradadas é uma mais-valia para a pecuária, podendo contribuir significativamente nas receitas econômicas do país (PIB), além de apresentar também um viés ecológico, pois pastagens recuperadas se traduzem em florestas em pé, garantindo um meio ambiente equilibrado e propício para a própria pecuária. O presente estudo objetiva elaborar uma metodologia sistemática e coerente, com a finalidade de localizar, detectar, identificar e mapear os diferentes níveis de degradação de pastagens por meio de técnicas advindas de Sensoriamento Remoto, com o uso de imagens de satélite Sentinel-2, dadas as suas características espectrais bastante promissoras. A área de estudo localiza-se no município de Valença, Vale do Paraíba, sendo uma região marcada por fortes degradações nas áreas de pastagens. De acordo com as características da área de estudo e com base na confrontação com a bibliografia consultada, as pastagens degradadas se classificam nos níveis N1, N2, N3 e N4, respectivamente leve, moderado, forte e muito forte. No presente estudo realizou-se correção atmosférica, NDVI, SAVI e Análise de Mistura Espectral (AME). Contudo, o NDVI e o SAVI apresentaram perfis temporais muito similares, não proporcionando separabilidade satisfatória entre os níveis de degradação das pastagens. A AME apresentou resultados bastante promissores, no entanto o grau de confiança somente será estabelecido após validação em campo. Essa validação ocorrerá tanto em período úmido como em período seco para que se compreendam os aspectos sazonais e fonológicos das pastagens degradadas.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectPastagens Degradadaspt_BR
dc.subjectSentinel-2pt_BR
dc.subjectNDVIpt_BR
dc.subjectSAVIpt_BR
dc.subjectAnálise de Mistura Espectralpt_BR
dc.titleAplicação de sensoriamento remoto no estudo dos níveis de degradação de pastagens.pt_BR
dc.typeParte de livropt_BR
dc.date.updated2019-11-06T11:11:11Z
dc.subject.thesagroSensoriamento Remotopt_BR
dc.subject.thesagroPastagempt_BR
dc.subject.nalthesaurusRemote sensingpt_BR
dc.subject.nalthesaurusPasturespt_BR
riaa.ainfo.id1112837pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2019-11-06 -02:00:00
dc.identifier.doi10.22533/at.ed.3791923092pt_BR
dc.contributor.institutionMATEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, UERJ; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS.pt_BR
Appears in Collections:Capítulo em livro científico (CNPS)

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