- Título
- Uso e cobertura do solo do município de Estiva Gerbi, São Paulo, no ano de 2016.
- Licença
- CC BY NC | Uso não-comercial (CC BY-NC 4.0 BR)
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Trata-se de estudo componente do projeto CarbCana, cujo como objetivo foi mapear o uso e cobertura das terras da região Nordeste de São Paulo, no ano de 2016. Paralelamente buscou estimar as alterações dos estoques de carbono do solo e da fitomassa, bem como da temperatura do ar em decorrência da evapotranspiração, quando da conversão de pastagens, citricultura, cafeicultura e culturas anuais de grãos para a cultura da cana-de-açúcar sob regime de colheita com queima e sem queima.
- Creation Data
- Out. 18, 2019, 12:32 p.m.
- Tipo
- Vector Data
- Categoria
- Agricultura
- rearing of animals and/or cultivation of plants. Examples: agriculture, irrigation, aquaculture, plantations, herding, pests and diseases affecting crops and livestock
- Regiões
- Brazil , São Paulo
- Proprietário
- embrapa
- Frequência de manutenção
- Dados São Atualizados Quando Necessário
- Restrições
- otherRestrictions
- Finalidade
Projeto CarbCana: Variações nos estoques de carbono e do microclima em função da mudança de uso da terra nas áreas de expansão de cana-de-açúcar na região Nordeste do Estado de São Paulo.
código SEG nº 02.12.08.002.00.00- Idioma
- PortuguêS
- Extensão temporal
- Jan. 1, 2016, meia-noite - Dez. 31, 2016, meia-noite
- Qualidade dos dados
Para o trabalho, foram utilizadas imagens do produto Enhanced Vegetation Index 2 (EVI2), geradas a partir dos dados do sensor Modis. A classificação baseada na série temporal Modis para o ano de 2014 foi usada para identificar o processo de mudança do uso da terra. O mapeamento de uso e cobertura das terras para o ano de 1988 foi baseado no trabalho de Quartaroli et al. (2006), que usa abordagem híbrida de classificação: na primeira etapa, as imagens do satélite Land Remote-Sensing Satellite (Landsat) foram classificadas por meio da classificação automática, na qual foi utilizado o algoritmo Maxver (máxima verossimilhança), e, na segunda etapa, foi feita a interpretação visual, para corrigir erros de classificação. Imagens disponibilizadas pelo Google Earth foram usadas como auxiliares, pois em muitas áreas elas apresentam alta resolução espacial e permitem dirimir dúvidas. Este procedimento foi realizado por meio de edição matricial. Mais informações sobre o estudo realizado e a metodologia utilizada, podem ser consultadas em : < https://www.cnpm.embrapa.br/projetos/carbcana/conteudo/resumo.html > Acesso em: 26 de set de 2019.
- Informações complementares
Nenhuma informação fornecida
- Tipo de representação espacial
- vector data is used to represent geographic data
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