Gráficos_gppndvi_gppmod17a2h.docx
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- Words: 381
- Pages: 3
Dados Período chuvoso 4240 amostras 1376 sem valor (NA) 2864 amostras válidas 424 dados negativos (MOD17A2 > GPP_NDVI) 14,8% dos dados 12.00
y = 0.4211x + 3.0858 R² = 0.0238
10.00
Axis Title
8.00 6.00
4.00 2.00 0.00 0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
2.50
3.00
3.5
4
Axis Title
Gráfico com todas as amostras válidas 2864 44 amostras com problemas de valores (excluídos) 12.00 y = 0.6553x + 3.244 R² = 0.1025
10.00
Axis Title
8.00
6.00 4.00 2.00 0.00 0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
3.50
Axis Title
Gráfico com 2396 amostras, sem os dados negativos e valores inválidos 291 valores abaixo de 1 g c m2 dia GPP_NDVI (excluídos)
4.00
Diagrama de dispersão MOD17A2H x GPP NDVI para o perído da chuvoso (doy < 91 and doy > 301) 12.00
y = 1.7178x + 0.8147 R² = 0.1936
Axis Title
10.00
8.00 6.00 4.00 2.00 0.00
0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
3.50
4.00
Axis Title
Gráficos com as 2105 amostras restantes (73,49% das amostras iniciais). Acho que esse R² baixo pode ter tido influência da época do ano, onde a quantidade de nuvens é muito alta. Mesmo com o uso da qualidade dos pixels as nuvens mais baixas podem influenciar na qualidade do pixel.
Dados Período Seco 5512 amostras 904 sem valor (NA) 4608 amostras válidas
Chart Title 12.00
y = 1.2904x + 0.8718 R² = 0.2119
Axis Title
10.00 8.00 6.00 4.00 2.00 0.00 0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
3.50
4.00
Axis Title
Gráficos com as 4608 amostras válidas. Perceba que existe muitos valores discrepantes, tanto na coluna x como na y. Removendo esses valores o gráfico fica dessa forma a seguir.
Diagrama de dispersão MOD17A2H x GPP NDVI para o perído da seca (doy > 91 and doy < 301)
GPP_MOD17A2H g C m²dia
12.00
y = 2.7338x - 1.4839 R² = 0.7147
10.00 8.00 6.00 4.00
2.00 0.00 0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
3.50
4.00
GPP_NDVI g C m²dia
Professor. Gostaria de usa autorização para remover esses valores. Acredito que seja valores que contem erro na coleta. Como por exemplo. O mod17a2h usa o mod12 como mapa de uso do solo, logo esses valores altos podem ter parâmetros bem diferentes da pastagem.
http://www.mdpi.com/2072-4292/9/5 http://www.mdpi.com/2072-4292/9/5/418/htm https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/EI-D-14-0030.1
https://academic.oup.com/jpe/article/4/4/302/920150 https://www.datascienceacademy.com.br/course?courseid=python-fundamentos https://www.udemy.com/pt/ http://eaulas.usp.br/portal/video.action?idItem=457
y = 0.4211x + 3.0858 R² = 0.0238
10.00
Axis Title
8.00 6.00
4.00 2.00 0.00 0
0.5
1
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2.5
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Axis Title
Gráfico com todas as amostras válidas 2864 44 amostras com problemas de valores (excluídos) 12.00 y = 0.6553x + 3.244 R² = 0.1025
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Axis Title
8.00
6.00 4.00 2.00 0.00 0.00
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Axis Title
Gráfico com 2396 amostras, sem os dados negativos e valores inválidos 291 valores abaixo de 1 g c m2 dia GPP_NDVI (excluídos)
4.00
Diagrama de dispersão MOD17A2H x GPP NDVI para o perído da chuvoso (doy < 91 and doy > 301) 12.00
y = 1.7178x + 0.8147 R² = 0.1936
Axis Title
10.00
8.00 6.00 4.00 2.00 0.00
0.00
0.50
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2.50
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Axis Title
Gráficos com as 2105 amostras restantes (73,49% das amostras iniciais). Acho que esse R² baixo pode ter tido influência da época do ano, onde a quantidade de nuvens é muito alta. Mesmo com o uso da qualidade dos pixels as nuvens mais baixas podem influenciar na qualidade do pixel.
Dados Período Seco 5512 amostras 904 sem valor (NA) 4608 amostras válidas
Chart Title 12.00
y = 1.2904x + 0.8718 R² = 0.2119
Axis Title
10.00 8.00 6.00 4.00 2.00 0.00 0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
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Axis Title
Gráficos com as 4608 amostras válidas. Perceba que existe muitos valores discrepantes, tanto na coluna x como na y. Removendo esses valores o gráfico fica dessa forma a seguir.
Diagrama de dispersão MOD17A2H x GPP NDVI para o perído da seca (doy > 91 and doy < 301)
GPP_MOD17A2H g C m²dia
12.00
y = 2.7338x - 1.4839 R² = 0.7147
10.00 8.00 6.00 4.00
2.00 0.00 0.00
0.50
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1.50
2.00
2.50
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GPP_NDVI g C m²dia
Professor. Gostaria de usa autorização para remover esses valores. Acredito que seja valores que contem erro na coleta. Como por exemplo. O mod17a2h usa o mod12 como mapa de uso do solo, logo esses valores altos podem ter parâmetros bem diferentes da pastagem.
http://www.mdpi.com/2072-4292/9/5 http://www.mdpi.com/2072-4292/9/5/418/htm https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/EI-D-14-0030.1
https://academic.oup.com/jpe/article/4/4/302/920150 https://www.datascienceacademy.com.br/course?courseid=python-fundamentos https://www.udemy.com/pt/ http://eaulas.usp.br/portal/video.action?idItem=457
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