@MASTERSTHESIS{ 2024:1677845222,
 	title = {Influência das métricas de complexidade baseadas em  entropia sobre índice de vegetação},
 	year = {2024},
 	url = "https://tede.unioeste.br/handle/tede/7317",
 	abstract = "As métricas de complexidade baseadas em entropia, servem para ordenar o espaço em áreas 
 de grande variabilidade, regiões com efeito de borda e áreas núcleo de uma determinada 
 classe de uso do solo. Correlacionar esses dados com um índice de vegetação, como o NDVI 
 pode fornecer informações sobre a saúde vegetal nas semeaduras e a qualidade das práticas 
 agrícolas adotadas. Esse estudo visou entender a relação entre o NDVI e as métricas 
 baseadas em entropia He/Hmax, SDL e LMC. O estudo foi realizado sobre a área cultivável de 
 uma propriedade experimental localizada no município de Céu Azul, região oeste do Paraná, 
 conhecida pela prática de rotação de culturas de maio a agosto de 2022. Nesta pesquisa
 foram utilizadas imagens do satélite Sentinel-2 com resolução espacial de 10 metros, datadas 
 em julho de 2022 e, de acordo com o calendário agrícola do DERAL/SEAB, em uma cultura 
 de milho. Utilizando análises estatísticas de dados espaciais (AEDE) e o índice de Moran para 
 padrões de autocorrelação, a pesquisa revelou interações significativas a 1% de probabilidade
 entre as variáveis. O NDVI mostrou-se positivamente correlacionado pela métrica He/Hmax, 
 indicando que um aumento na variabilidade sugere vegetação mais densa e potencialmente 
 mais produtiva. Em contraste, SDL e LMC tiveram impacto negativo no NDVI, apontando 
 regiões possivelmente menos produtivas. O modelo SAR (Spatial AutoRegressive) gerado, 
 demonstrou que o NDVI é positivamente influenciado por He/Hmax, com raiz do erro quadrático 
 médio de 0,0171 para as bandas do vermelho e infravermelho próximo.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Paraná},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola},
 	note = {Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas}
}