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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Cerrados; Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
24/07/2023 |
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Data da última atualização: |
25/07/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
BOLFE, E. L.; PARREIRAS, T. C.; SILVA, L. A. P. da; SANO, E. E.; BETTIOL, G. M.; VICTORIA, D. de C.; DEL'ARCO SANCHES, I.; VICENTE, L. E. |
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Afiliação: |
EDSON LUIS BOLFE, CNPTIA; TAYA CRISTO PARREIRAS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; LUCAS AUGUSTO PEREIRA DA SILVA, Universidade Federal de Uberlândia; EDSON EYJI SANO, CPAC; GIOVANA MARANHAO BETTIOL, CPAC; DANIEL DE CASTRO VICTORIA, CNPTIA; IARA DEL´ARCO SANCHES, INSTITUTO DE PESQUISAS ESPACIAIS; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPMA. |
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Título: |
Mapping agricultural intensification in the Brazilian savanna: a machine learning approach using harmonized data from Landsat Sentinel-2. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
ISPRS International Journal of Geo-Information, v. 12, n. 7, 263, July 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.3390/ijgi12070263 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Agricultural intensification practices have been adopted in the Brazilian savanna (Cerrado), mainly in the transition between Cerrado and the Amazon Forest, to increase productivity while reducing pressure for new land clearing. Due to the growing demand for more sustainable practices, more accurate information on geospatial monitoring is required. Remote sensing products and artificial intelligence models for pixel-by-pixel classification have great potential. Therefore, we developed a methodological framework with spectral indices (Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), and Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI)) derived from the Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) and machine learning algorithms (Random Forest (RF), Artificial Neural Networks (ANNs), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost)) to map agricultural intensification considering three hierarchical levels, i.e., temporary crops (level 1), the number of crop cycles (level 2), and the crop types from the second season in double-crop systems (level 3) in the 2021-2022 crop growing season in the municipality of Sorriso, Mato Grosso State, Brazil. All models were statistically similar, with an overall accuracy between 85 and 99%. The NDVI was the most suitable index for discriminating cultures at all hierarchical levels. The RF-NDVI combination mapped best at level 1, while at levels 2 and 3, the best model was XGBoost-NDVI. Our results indicate the great potential of combining HLS data and machine learning to provide accurate geospatial information for decision-makers in monitoring agricultural intensification, with an aim toward the sustainable development of agriculture. MenosAgricultural intensification practices have been adopted in the Brazilian savanna (Cerrado), mainly in the transition between Cerrado and the Amazon Forest, to increase productivity while reducing pressure for new land clearing. Due to the growing demand for more sustainable practices, more accurate information on geospatial monitoring is required. Remote sensing products and artificial intelligence models for pixel-by-pixel classification have great potential. Therefore, we developed a methodological framework with spectral indices (Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), and Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI)) derived from the Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) and machine learning algorithms (Random Forest (RF), Artificial Neural Networks (ANNs), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost)) to map agricultural intensification considering three hierarchical levels, i.e., temporary crops (level 1), the number of crop cycles (level 2), and the crop types from the second season in double-crop systems (level 3) in the 2021-2022 crop growing season in the municipality of Sorriso, Mato Grosso State, Brazil. All models were statistically similar, with an overall accuracy between 85 and 99%. The NDVI was the most suitable index for discriminating cultures at all hierarchical levels. The RF-NDVI combination mapped best at level 1, while at levels 2 and 3, the best model was XGBoost-NDVI. Our results indicate the great potential of co... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Agricultural Intensification; Aprendizado de máquina; Harmonized Landsat Sentinel-2; HLS; Inteligência artificial; Intensificação agrícola; Machine learning; Mapeamento agrícola; Multisensor. |
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Thesagro: |
Agricultura; Cerrado; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Agriculture; Artificial intelligence; Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
--
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1155214/1/AP-Mapping-agricultural-intensification-2023.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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| Registros recuperados : 80 | |
| 3. |  | SILVA, C. R.; BRESSIANI, D. A.; BETTIOL, G. M.; CRESTANA, S. Aplicação do modelo SWAT (soil water assessment tool) para estimar produção de sedimento e nutrientes na microbacia experimental da Embrapa Pecuária Sudeste. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP Anais do SIAGRO: ciência, inovação e mercado 2014. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2014. p. 609-612. Editores: Carlos Manoel Pedro Vaz, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Silvio Crestana.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 6. | | BERNARDI, A. C. de C.; BETTIOL, G. M.; INAMASU, R. Y.; RABELLO, L. M. Avaliação da produção e propriedades químicas espacializadas e da calagem e adubação a taxas variadas em lavoura de milho para silagem em São Carlos, SP. In: INAMASU, R. Y.; NAIME, J. de M.; RESENDE, A. V. de; BASSOI, L. H.; BERNARDI, A. de C. (Ed.). Agricultura de precisão: um novo olhar. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2011. 178-183.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 7. | | BERNARDI, A. C. de C.; BETTIOL, G. M.; INAMASU, R. Y.; RABELLO, L. M. Variabilidade espacial de propriedades do solo em pastagem manejada intensivamente em São Carlos, SP. In: INAMASU, R. Y.; NAIME, J. de M.; RESENDE, A. V. de; BASSOI, L. H.; BERNARDI, A. de C. (Ed.). Agricultura de precisão: um novo olhar. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2011. p. 261-266.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 13. | | SANO, E. E.; BETTIOL, G. M.; BOLFE, E. L.; PARREIRAS, T. C.; CHO, D. F. Mudanças de uso nas áreas agrícolas do Cerrado no período 2016-2020. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 1049-1052. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 14. | | SANO, E. E.; BETTIOL, G. M.; BOLFE, E. L.; PARREIRAS, T. C.; CHO, D. F. Mudanças de uso nas áreas agrícolas do Cerrado no período 2016-2020. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 1049-1052. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 17. | | ANDRADE, A. S.; SANTOS, P. M.; PEZZOPANE, J. R. M.; BETTIOL, G. M.; EVANGELISTA, S. R. M. Climate change and future scenarios for palisade grass production in the state of São Paulo, Brazil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 49, n. 10, p. 745-753, out. 2014.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 18. | | SANO, E. E.; BETTIOL, G. M.; MARTINS, E. de S.; VASCONCELOS, V.; BOLFE, E. L.; VICTORIA, D. de C. Características gerais da paisagem do Cerrado. In: BOLFE, E. L.; SANO, E. E.; CAMPOS, S. K. (Ed.). Dinâmica agrícola no cerrado: análises e projeções. Brasília, DF: Embrapa, 2020. v. 1, cap. 1, p. 21-37. p. 21-37| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 19. | | VICTORIA, D. de C.; NAKAI, A. M.; BETTIOL, G. M.; MONTEIRO, J. E. B. de A.; OLIVEIRA, A. F. de. Avaliação de métodos de interpolação do índice de satisfação das necessidades de água. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 20., SIMPÓSIO DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS E DESERTIFICAÇÃO NO SEMIÁRIDO BRASILEIRO, 5., 2017, Juazeiro. A agrometeorologia na solução de problemas multiescala: anais. Juazeiro: Sociedade Brasileira de Agrometeorologia, 2017. Não paginado. CBAgro, SMUD 2017.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 20. | | VICTORIA, D. de C.; NAKAI, A. M.; BETTIOL, G. M.; MONTEIRO, J. E. B. de A.; OLIVEIRA, A. F. de. Avaliação de métodos de interpolação do índice de satisfação das necessidades de água. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 20., SIMPÓSIO DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS E DESERTIFICAÇÃO NO SEMIÁRIDO BRASILEIRO, 5., 2017, Juazeiro. A agrometeorologia na solução de problemas multiescala: anais. Juazeiro: Sociedade Brasileira de Agrometeorologia, 2017. Não paginado. CBAgro, SMUD 2017.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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