
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Beniaich, Adnane | - |
| Autor(es): dc.creator | Silva, Marx L. N. | - |
| Autor(es): dc.creator | Guimarães, Danielle V. | - |
| Autor(es): dc.creator | Avalos, Fabio A. P. | - |
| Autor(es): dc.creator | Terra, Fabrício S. | - |
| Autor(es): dc.creator | Menezes, Michele D | - |
| Autor(es): dc.creator | Avanzi, Junior C. | - |
| Autor(es): dc.creator | Cândido, Bernardo M. | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:52:00Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:52:00Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-09-02 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-09-02 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-09 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/54443 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352009422000633 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1169812 | - |
| Descrição: dc.description | Vegetation cover is one of the most critical factors in soil erosion processes. Notably, olive orchards have been cultivated in shallow and sloping soils, with low vegetation cover and increasing the soil exposure to raindrop impact. In the tropics, considerable care is required to adequately use cover crops to control water erosion in new frontiers of olive plantations. In this context, we proposed a new technique to correlate the cover-management factor (C-factor) with vegetation indices from images obtained by unmanned aerial vehicle (UAV) and evaluate soil erosion losses under natural rainfall. We studied the relationship between different cover indices (vegetation cover index, non-photosynthetic vegetation cover index, and total cover index) with the C-factor of the USLE/RUSLE. This study was carried out in standard erosion plots with different vegetation cover systems associated with olive cultivation. UAV images were classified by Random Forest algorithm, and soil losses were quantified by sampling after each erosive rainfall event. Results showed a good performance in UAV image classification: average user's accuracy of 94% for vegetation class and 91% for bare soil. The Total cover index presented a better performance in predicting soil loss and determining the C-factor for exponential model (R2 = 0.87). UAV-based imaging demonstrates promising potential in monitoring vegetation cover crops and their impact on soil erosion. Total cover index performs better in estimating C-factor and predicting soil loss. However, the result of response surface analysis suggested that the association between total cover index and rainfall erosivity using second-order model presented the best prediction (R2 = 0.98), positive correlation between rainfall erosivity and C-Factor, and negative correlation between C-factor and total cover index and rainfall erosivity. | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Publicador: dc.publisher | Elsevier | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| ???dc.source???: dc.source | Geoderma Regional | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Soil erosion | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Vegetation cover index | - |
| Palavras-chave: dc.subject | NDVI | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Cover crops | - |
| Palavras-chave: dc.subject | C-factor | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Normalized difference vegetation index (NDVI) | - |
| Título: dc.title | UAV-based vegetation monitoring for assessing the impact of soil loss in olive orchards in Brazil | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: