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dc.creatorLense, Guilherme Henrique Expedito-
dc.creatorMoreira, Rodrigo Santos-
dc.creatorBócoli, Fernanda Almeida-
dc.creatorAvanzi, Junior Cesar-
dc.creatorTeodoro, Alexandre Elias de Miranda-
dc.creatorMincato, Ronaldo Luiz-
dc.date.accessioned2020-08-31T17:47:52Z-
dc.date.available2020-08-31T17:47:52Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationLENSE, G. H. E. et al. Estimation of sediments produced in a subbasin using the normalized difference vegetation Index. Ciência e Agrotecnologia, Lavras, v. 44, e031419, 2020. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/1413-7054202044031419.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/42754-
dc.description.abstractAmong the parameters considered by the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE), the soil cover and management factor (C) is the main human influenced factor affecting the estimation of water erosion, and one of the most sensitive to spatiotemporal variations. Consequently, this study aims to compare the efficiency of C factor estimates obtained from the literature for each land-use class (Clit) and by calculation based on the Normalized Difference Vegetation Index (CNDVI). We test the hypothesis that soil loss estimates based on CNDVI approach are more accurate than those based on Clit. Water erosion was estimated based on soil morphological, physical, and chemical properties in addition to climate, relief, management practices, and land use and cover. The modeling steps were realized with the help of the Geographic Information System. The results were validated using the data of total sediment transported with water discharge and daily runoff. RUSLE underestimated soil losses by 0.64 Mg ha-1 year-1 using Clit and 0.45 Mg ha-1 year-1 with CNDVI, which corresponds to errors of 21.05% and 14.80%, respectively. Therefore, the CNDVI factor results are more accurate. Both methodologies identified areas with high erosion rates where the adoption of mitigation measures should be prioritized.pt_BR
dc.languageen_USpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceCiência e Agrotecnologiapt_BR
dc.subjectSoil conservationpt_BR
dc.subjectWater erosionpt_BR
dc.subjectRevised universal soil loss equationpt_BR
dc.subjectConservação do solopt_BR
dc.subjectErosão hídricapt_BR
dc.subjectEquação universal de perda de solo revisadapt_BR
dc.titleEstimation of sediments produced in a subbasin using the normalized difference vegetation Indexpt_BR
dc.title.alternativeEstimativa dos sedimentos produzidos em uma sub-bacia usando o índice de vegetação por diferença normalizadapt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoDentre os parâmetros considerados pela Equação Universal de Perda de Solo Revisada (RUSLE) a cobertura e manejo do solo (C) é o principal fator de influência humana na estimativa da erosão hídrica, e um dos mais sensíveis a variações espaço - temporais. Consequentemente, este estudo tem como objetivo comparar a eficiência das estimativas do fator C obtidas na literatura para cada classe de uso da terra (Clit) e por cálculo com base no Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (CNDVI). Testamos a hipótese de que as estimativas de perda de solo com base na abordagem CNDVI são mais precisas do que aquelas baseadas no Clit. A erosão hídrica foi estimada com base nas propriedades morfológicas, físicas e químicas do solo, além de clima, relevo, práticas de manejo e uso e cobertura da terra. As etapas da modelagem foram realizadas com a ajuda do Sistema de Informações Geográficas. Os resultados foram validados utilizando os dados do sedimento total transportado com descarga de água e escoamento diário. RUSLE subestimou as perdas do solo em 0,64 Mg ha-1 ano-1 usando Clit e 0,45 Mg ha-1 ano-1 com CNDVI, o que corresponde aos respectivos erros de 21,05% e 14,80%. Portanto, os resultados do fator CNDVI são mais precisos. Ambas as metodologias identificaram áreas com altas taxas de erosão, onde a adoção de medidas mitigadoras deve ser priorizada.pt_BR
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