XX SBSR
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Artigo em Evento (Conference Proceedings)
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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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DIPST
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DIHPA
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Afiliação (1° Autor)
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2° Autor
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Grupo (2° Autor)
CGCE
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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)
Páginas
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Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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Este estudo avaliou a relação entre a umidade do solo estimada pelo sensor do satélite SMOS e o NDVI do sensor MODIS considerando os biomas do Cerrado e Caatinga e quatro tipos de coberturas vegetais (herbácea, arbustiva, floresta e cultivo) e sua variação espaço-temporal. Foi encontrado uma boa correlação com valores em torno de 0,5 a 0,7. O tempo de resposta da vegetação determinado através da melhor correlação obtida, variou de dias a semanas em relação a umidade do solo, sendo influenciado por fatores climáticos e características pedológicas. Ambas as séries tenderam a apresentar o mesmo padrão sazonal, com picos de NDVI e umidade do solo nos períodos mais úmidos e baixos para períodos secos. Como os dois produtos se correlacionaram bem entre si, são considerados como bom indicadores de conteúdo e disponibilidade de água no solo. ABSTRACT: This study evaluated the relationship between soil moisture estimated by the SMOS satellite sensor and the NDVI from the MODIS sensor considering the biomes of Cerrado and Caatinga and four types of vegetation cover (herbaceous, shrub, forest and crops) as well as their spacial-temporal variation. A good correlation was found with values around 0.5 to 0.7. The vegetation response time, determined through the best correlation obtained, varied from days to weeks in relation to soil moisture, being influenced by climate factors and soil characteristics. Both series tended to show the same seasonal pattern, with NDVI and soil moisture peaking during the wet season and lowering in the dry season. As the two products are well correlated, they can be good indicators of soil water content and availability.
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)
simone
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