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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorPERTILLE, C. T.pt_BR
dc.contributor.authorSCHIMALSKI, M. B.pt_BR
dc.contributor.authorPICINATTO FILHO, V.pt_BR
dc.contributor.authorLIESENBERG, V.pt_BR
dc.contributor.authorOLIVEIRA, E. B. dept_BR
dc.contributor.authorMIRANDA, F. das D. A.pt_BR
dc.date.accessioned2021-03-26T18:34:04Z-
dc.date.available2021-03-26T18:34:04Z-
dc.date.created2021-03-26
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationScientia Forestalis, v. 48, n. 126, e3323, 2020. 14 p.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1130910-
dc.descriptionEssa pesquisa objetivou ajustar modelos de regressão e classificação utilizando os índices de vegetação (IV) mais robustos derivados a partir de imagens digitais de Sentinel-2/MSI para a detecção de áreas atacadas por Sapajus nigritus. Os dados de campo foram obtidos em um povoamento de Pinus taeda L. localizado em Bocaina do Sul, estado de Santa Catarina. Foram alocadas 46 parcelas, nas quais os indivíduos arbóreos foram classificados de acordo com a intensidade do ano em: I: sem dano, II: moderado, III: severo e IV: morto. Foram utilizadas três imagens orbitais da constelação Sentinel-2/MSI em datas coincidentes ao pré ataque, ataque e pós ataque. Por meio de Análise de Componentes Principais, foram selecionados os índices de vegetação como variáveis regressoras para o desenvolvimento de modelos de regressão por Stepwise, Support Vector Machine (SVM) e Random Forest (RF) para a estimativa do percentual das classes de ataque por parcela. A seleção de melhor modelo foi baseada em estatísticas de ajuste de modelos de regressão. Os índices mais robustos foram o MCARI, NDI45 e NDVIRR, os quais estimaram para as classes um percentual de ataque de S. nigritus por parcela com R2 ajustado de 0,80, 0,46, 0,88 e 0,97; Syx de 13,49, 61,42, 15,11 e 8,69 (% 0,045 ha-1) e RMSE de 1,95, 4,49, 2,11 e 0,32 (% 0,045 ha1). Foi possível estimar/identificar áreas atacadas por esse primata no povoamento avaliado, destacando a modelagem Stepwise, seguida por SVM e RF. Entretanto, recomenda-se testar imagens digitais de alta/ultra alta resolução espacial para corroborar com tal metodologia.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectÍndices de vegetação
dc.subjectSanidade
dc.subjectRed-edge
dc.subjectVegetation indexes
dc.subjectSapajus nigritus
dc.titleEstimation of sanity of a stand of Pinus taeda L. after the attack of Sapajus nigritus Kerr (1972) using vegetation index.
dc.typeArtigo de periódico
dc.subject.thesagroSensoriamento Remoto
dc.subject.thesagroPinus Taeda
dc.subject.nalthesaurusRemote sensing
riaa.ainfo.id1130910
riaa.ainfo.lastupdate2021-03-26
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.18671/scifor.v48n126.03
dc.contributor.institutionCARLA TALITA PERTILLE, UDESCpt_BR
dc.contributor.institutionMARCOS BENEDITO SCHIMALSKI, UDESCpt_BR
dc.contributor.institutionVILMAR PICINATTO FILHO, UFPRpt_BR
dc.contributor.institutionVERALDO LIESENBERG, UDESCpt_BR
dc.contributor.institutionEDILSON BATISTA DE OLIVEIRA, CNPFpt_BR
dc.contributor.institutionFABIANI DAS DORES ABATI MIRANDA, UTFPR.pt_BR
Aparece nas coleções:Artigo em periódico indexado (CNPF)

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