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dc.contributor.authorNASCIMENTO, M. C.
dc.contributor.authorRIVA, R. D. D.
dc.contributor.authorCHAGAS, C. da S.
dc.contributor.authorOLIVEIRA, H. de
dc.contributor.authorDIAS, L. E.
dc.contributor.authorFERNANDES FILHO, E. I.
dc.contributor.authorSOARES, V. P.
dc.date.accessioned2021-10-15T02:07:06Z-
dc.date.available2021-10-15T02:07:06Z-
dc.date.created2021-10-14
dc.date.issued2006
dc.identifier.citationRevista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 10, n. 1, p. 196-202, jan./mar. 2006.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1135345-
dc.descriptionO manejo inadequado e a baixa disponibilidade de nutrientes nos solos da Zona da Mata de Minas Gerais, têm resultado em baixas produtividades de pastagens, aparecimento de solos descobertos e perdas de solo por erosão. O objetivo deste trabalho foi avaliar a capacidade das imagens do sensor ASTER em identificar diferentes níveis de degradação de pastagens. A área de estudo inclui parte dos municípios de Viçosa, Teixeiras e São Miguel do Anta, perfazendo cerca de 3.314 ha. Devido às características das pastagens da região, foram utilizados quatro níveis de degradação: leve, moderada, forte e muito forte. A classe que apresentou maior erro de classificação foi a pastagem com nível de degradação muito forte (Pastagem 4), com 53,91% dos pixels classificados, confundindo-se com as demais classes. A pastagem com nível de degradação moderada (Pastagem 2) apresentou a melhor classificação. Da área avaliada, aproximadamente 70% correspondem a pastagens, sendo 56,46% classificadas como fortemente degradadas; 28,73% Mata/Capoeira e 1,54% plantações de café. Os resultados permitiram concluir que as imagens do sensor ASTER apresentaram um potencial satisfatório para separar os diferentes níveis de degradação de pastagens.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.titleUso de imagens do sensor ASTER na identificação de níveis de degradação em pastagens.
dc.typeArtigo de periódico
dc.subject.thesagroPastagem
dc.subject.thesagroDegradação Ambiental
dc.subject.thesagroSensoriamento Remoto
riaa.ainfo.id1135345
riaa.ainfo.lastupdate2021-10-14
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1590/S1415-43662006000100029
dc.contributor.institutionCESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; HENRIQUE DE OLIVEIRA, CPAP.
Appears in Collections:Artigo em periódico indexado (CNPS)

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