Advanced search options

Advanced Search Options 🞨

Browse by author name (“Author name starts with…”).

Find ETDs with:

in
/  
in
/  
in
/  
in

Written in Published in Earliest date Latest date

Sorted by

Results per page:

You searched for +publisher:"Universidade Federal de Santa Maria" +contributor:("Adriana Leandra de Assis"). One record found.

Search Limiters

Last 2 Years | English Only

No search limiters apply to these results.

▼ Search Limiters


Universidade Federal de Santa Maria

1. Gabriela Carla Bauermann. USO DE IMAGENS DE SENSORES REMOTOS NA ESTIMATIVA DE CARACTERÍSTICAS DENDROMÉTRICAS DE POVOAMENTOS DE EUCALIPTO.

Degree: 2008, Universidade Federal de Santa Maria

Sistemas de informação florestal são sistemas integrados utilizados para dar suporte ao planejamento, implementação e monitoramento das atividades do gerenciamento florestal. Além das informações coletadas no campo, os sistemas de geoprocessamento e sensoriamento remoto são ferramentas fundamentais para este tipo de gestão. Um dos objetivos desta dissertação foi desenvolver uma metodologia de análise de dados (de cadastro florestal e extraídos das imagens digitais captadas por sensores remotos) que ampliem a capacidade de geração de informações para o planejamento e controle de operações florestais. Tivemos acesso a bases de dados de inventário e madeira posto-fábrica das florestas da empresa Aracruz localizadas no RS, bem como às imagens geradas pelo satélite CBERS-2. Foram medidas 72 características das imagens das florestas. Após uma análise de correlação, somente 28 foram consideradas próprias para as análises seguintes. A primeira parte do trabalho tratou da forma de organização dos dados, para que pudessem ser correlacionados com as imagens. Um método para reconhecer talhões que já haviam sido colhidos, e um método de correção temporal são necessários para permitir o uso de dados de inventário coletados em datas diferentes relacionados a uma única imagem. A parte seguinte trata de análises de regressão simples e múltipla. Não foi encontrada nenhuma variável capaz de servir como parâmetro único para a estimativa de volume ou idade. Em contrapartida, os modelos de regressão múltipla atingiram coeficientes de correlação de até 99%, enquanto a raiz do quadrado médio do erro atingiu seu melhor resultado com 20m2/ha de volume de madeira.

The Forest Management Information System is an integrated system which can be used to support the planning, implementation and monitoring of forest management activities. Beyond collected field information, geoprocessing and remote sensing systems are essential for that management type. One of the goals of this dissertation is to develop an analysis methodology for data analysis (from a forestry database and extracted from remotely sensed digital images) that enhance the information generation capability to the forestry planning and operational control. During this work, we had access to forestry databases, inventories and ex works wood volumes provided from Aracruz about forests located in RS, as well as digital images provided by CBERS-2 satellite. We measured 72 characteristics acquired from forestry images. After correlation analysis, only 28 were considered for later analysis. The first part of this work deals with data organization in such a way as to correlate them with the images. A method to identify harvested areas and another for time correlation are needed to allow usage of data collected over two years which is related to only one image. The next part involves simple and multiple regression analysis. We were unable to find a single parameter to estimate volume or age by itself. Conversely, multiple regression models achieved correlation coefficients up to 99% and the…

Advisors/Committee Members: Pedro Roberto de Azambuja Madruga, José Antônio Trindade Borges da Costa, Adriana Leandra de Assis.

Subjects/Keywords: índice de vegetação; estimativa de volume de madeira; Eucalyptus sp.; sensoriamento remoto; ENGENHARIA DE PRODUCAO; remote sensing; Eucalyptus sp.; wood volume estimate; vegetation index

Record DetailsSimilar RecordsGoogle PlusoneFacebookTwitterCiteULikeMendeleyreddit

APA · Chicago · MLA · Vancouver · CSE | Export to Zotero / EndNote / Reference Manager

APA (6th Edition):

Bauermann, G. C. (2008). USO DE IMAGENS DE SENSORES REMOTOS NA ESTIMATIVA DE CARACTERÍSTICAS DENDROMÉTRICAS DE POVOAMENTOS DE EUCALIPTO. (Thesis). Universidade Federal de Santa Maria. Retrieved from http://coralx.ufsm.br/tede/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2175

Note: this citation may be lacking information needed for this citation format:
Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Bauermann, Gabriela Carla. “USO DE IMAGENS DE SENSORES REMOTOS NA ESTIMATIVA DE CARACTERÍSTICAS DENDROMÉTRICAS DE POVOAMENTOS DE EUCALIPTO.” 2008. Thesis, Universidade Federal de Santa Maria. Accessed January 26, 2021. http://coralx.ufsm.br/tede/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2175.

Note: this citation may be lacking information needed for this citation format:
Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

MLA Handbook (7th Edition):

Bauermann, Gabriela Carla. “USO DE IMAGENS DE SENSORES REMOTOS NA ESTIMATIVA DE CARACTERÍSTICAS DENDROMÉTRICAS DE POVOAMENTOS DE EUCALIPTO.” 2008. Web. 26 Jan 2021.

Vancouver:

Bauermann GC. USO DE IMAGENS DE SENSORES REMOTOS NA ESTIMATIVA DE CARACTERÍSTICAS DENDROMÉTRICAS DE POVOAMENTOS DE EUCALIPTO. [Internet] [Thesis]. Universidade Federal de Santa Maria; 2008. [cited 2021 Jan 26]. Available from: http://coralx.ufsm.br/tede/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2175.

Note: this citation may be lacking information needed for this citation format:
Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

Council of Science Editors:

Bauermann GC. USO DE IMAGENS DE SENSORES REMOTOS NA ESTIMATIVA DE CARACTERÍSTICAS DENDROMÉTRICAS DE POVOAMENTOS DE EUCALIPTO. [Thesis]. Universidade Federal de Santa Maria; 2008. Available from: http://coralx.ufsm.br/tede/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2175

Note: this citation may be lacking information needed for this citation format:
Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

.