XX SBSR
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Artigo em Evento (Conference Proceedings)
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Tipo Secundário
Evento Nacional
Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trabalho Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional - Trabalho Externo
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v
1° Autor
(*)
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Grupo (1° Autor)
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Afiliação (1° Autor)
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2° Autor
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Grupo (2° Autor)
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Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
3° Autor
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Grupo (3° Autor)
CGCE
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Afiliação (3° Autor)
e-Mail (3° Autor)
4° Autor
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Grupo (4° Autor)
CGCE
DIPST
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Afiliação (4° Autor)
e-Mail (4° Autor)
Páginas
(*)
Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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A umidade do solo é uma importante variável para o monitoramento de secas. A obtenção desse dado por sensoriamento remoto permite estimá-lo no tempo e no espaço para grandes áreas, em alta resolução temporal. Diante disso, o objetivo deste trabalho foi avaliar os dados de Umidade do Solo (SM) estimados pelos satélites Soil Moisture Active and Passive (SMAP) e Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) com dados observados, para a região do semiárido baiano. Os dados dos satélites foram avaliados com dados in situ de quatro estações de umidade do solo do CEMADEN em quatro mesorregiões do Estado da Bahia e verificado o coeficiente de correlação de Pearson para séries diária e média de oito dias. Os resultados estatísticos mostraram que as correlações variaram entre moderada a forte. Os dados estimados pelos satélites SMAP e SMOS seguiram mesma tendência dos dados observados nas estações e responderam bem aos eventos de precipitação. ABSTRACT: Soil moisture is an important variable for drought monitoring. Obtaining this data by remote sensing allows estimating it in time and space for large areas, in high temporal resolution. Therefore, the objective of this work was to evaluate the Soil Moisture (SM) data estimated by the Soil Moisture Active and Passive (SMAP) and Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) satellites with observed data, for the semi-arid region of Bahia. Satellite data were evaluated with in situ data from four CEMADEN soil moisture stations in four mesoregions of the State of Bahia, and Pearson's correlation coefficient was verified for daily and average series of eight days. Statistical results showed that correlations ranged from moderate to strong. The data estimated by the SMAP and SMOS satellites followed the same trend as the data observed at the stations and responded well to precipitation events.
Tema
(*)
Análise de séries temporais de imagens de satélite
Aquacultura
Áreas úmidas
Cartografia e fotogrametria
Classificação e mineração de dados
Degradação de florestas
Educação
Floresta e outros tipos de vegetação
Geologia
Geomorfologia
Geoprocessamento e aplicações
Hidrologia
LIDAR: sensores e aplicações
Meteorologia e climatologia
Modelagem espacial
Monitoramento e modelagem ambiental
Mudança de uso e cobertura da Terra
Mudanças climáticas
Oceanografia
Poluição
Processamento de imagens
Produção e previsão agrícola
Saúde
Sensoriamento remoto de águas interiores
Sensoriamento remoto de microondas
Sensoriamento remoto hiperespectral
Sistemas de coleta de dados e telemetria
Sistemas marinhos costeiros
Sistemas sensores: projeto, calibração e avaliação
Sistemas, gerenciamento e política de dados
Solos e umidade do solo
Urbanização
Uso e qualidade da água
VANTs, videografia e alta resolução
Serviços e Tecnologias Espaciais
Inteligência Artificial para Observação da Terra
Biodiversidade e Conservação
Mapeamento Colaborativo
Queimadas e Incêndios Florestais
Sustentabilidade e Meio Ambiente
Idioma
(*)
Português
Espanhol
Inglês
FileName
(?)
e-Mail (login)
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