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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
04/04/2023 |
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Data da última atualização: |
10/04/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
FELIX, F. C.; TAVARES, A. S.; COUTINHO, A. C.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M. |
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Afiliação: |
FILIPE CASTRO FELIX, BOLSISTA CNPQ PROJETO TERRACLASS AMAZÔNIA; ANDRÉ SILVA TAVARES, BOLSISTA CNPQ PROJETO TERRACLASS AMAZÔNIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA. |
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Título: |
Uso de séries temporais Sentinel-2 para mapeamento de classes de cobertura vegetal do norte de Rondônia. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 2052-2055. |
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ISBN: |
978-65-89159-04-9 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Este estudo visou explorar o uso de séries temporais do satélite Sentinel-2 e do algoritmo Random Forest na classificação supervisionada do uso e cobertura da terra na região do município de Buritis-RO, sudoeste da Amazônia, que é caracterizada pela expansão agrícola acelerada nas últimas décadas |
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Palavras-Chave: |
Random Forest; Self-organizing Maps; Short wavelength infrared; Sits; SWIR. |
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Thesagro: |
Cobertura Vegetal; Desmatamento. |
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Thesaurus Nal: |
Deforestation; Time series analysis; Vegetation cover. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1152993/1/PC-Uso-series-temporais-SBSR-2023.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sudeste. |
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Data corrente: |
28/10/2010 |
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Data da última atualização: |
29/06/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
CRUZ, P. G.; SANTOS, P. M.; ARAUJO, L. C. de; PEZZOPANE, J. R. M. |
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Afiliação: |
PEDRO. G. CRUZ, ESALQ/PIRACICABA; PATRICIA MENEZES SANTOS, CPPSE; Leandro Coelho de Araujo, ESALQ/PIRACICABA; JOSE RICARDO MACEDO PEZZOPANE, CPPSE. |
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Título: |
Modelos empíricos para a estimativa de matéria seca de cv. Marandu utilizando variáveis agroclimáticas. II Validação dos modelos |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 2., 2010, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação Agropecuária: Embrapa Pecuária Sudeste, 2010. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O desenvolvimento de modelos agroclimáticos, capazes de estimar a produção de forragem, tem sua importância fundamentada no planejamento e no gerenciamento da produção de forragem, tanto em escala da propriedade rural quanto em escala regional e nos zoneamentos agroclimáticos. A validação ou teste é importante no processo de modelagem, pois é a etapa que permite verificar a capacidade do modelo em reproduzir, de forma coerente, o que ele se propõe a representar. O objetivo foi testar modelos lineares agroclimáticos na predição da taxa de acúmulo de matéria seca de cv. Marandu. No teste foram utilizados dados provenientes de um ano de experimento (2009/2010) conduzido na Embrapa Pecuária Sudeste em São Carlos ? SP. O experimento foi em blocos casualizados com quatro repetições, sem restrição hídrica e nutricional. A freqüência de corte foi de 35 dias a 25 cm de altura. Os modelos testados relacionam parâmetros climáticos e taxa média de acúmulo de matéria seca (TAMS). As variáveis agroclimáticas são o índice climático de crescimento (ICC), os graus diários acumulados acima da temperatura base de 17°C corrigido pela relação ETr/ETp (GDc) e a temperatura mínima (Tmin) juntamente com os graus dia acumulado (GD) e a evapotranspiração real (ETr). Os modelos agroclimáticos são: TAMS= 233,54ICC+7,99; TAMS= 12,9GDc+6,52 e TAMS= 8,3Tmin-51,8GD+22ETr-36,3. O desempenho dos modelos foi avaliado pelo coeficiente de determinação (r²), pelo índice de Willmott (d), o índice de confiança (c ? coeficiente de correlação r x d, (Camargo e Sentelhas, 1995) e o erro do quadrado médio de predição (EQMP). O r² dos modelos foram de 0,80, 0,79 e 0,65 para as variáveis preditoras ICC, GDc e regressão linear múltipla, espectivamente. No índice ?c?, que reúne os índices de precisão ?r? e de exatidão ?d?, os modelos apresentaram desempenho variando de ?Bom? a ?Muito bom? (?c? acima de 0,66). A variável preditora GDc apresentou o melhor desempenho entre os modelos testados com os maiores valores para os índices ?d? e ?c? (0,91 e 0,81, respectivamente) e menor valor de EQMP (421535 (kgMS/ha)². A predição da produção de matéria seca do capim Marandu, de forma simples, utilizando uma variável agroclimática agrupada pela soma térmica corrigida pelo balanço hídrico mostrou-se adequada e satisfatória. MenosO desenvolvimento de modelos agroclimáticos, capazes de estimar a produção de forragem, tem sua importância fundamentada no planejamento e no gerenciamento da produção de forragem, tanto em escala da propriedade rural quanto em escala regional e nos zoneamentos agroclimáticos. A validação ou teste é importante no processo de modelagem, pois é a etapa que permite verificar a capacidade do modelo em reproduzir, de forma coerente, o que ele se propõe a representar. O objetivo foi testar modelos lineares agroclimáticos na predição da taxa de acúmulo de matéria seca de cv. Marandu. No teste foram utilizados dados provenientes de um ano de experimento (2009/2010) conduzido na Embrapa Pecuária Sudeste em São Carlos ? SP. O experimento foi em blocos casualizados com quatro repetições, sem restrição hídrica e nutricional. A freqüência de corte foi de 35 dias a 25 cm de altura. Os modelos testados relacionam parâmetros climáticos e taxa média de acúmulo de matéria seca (TAMS). As variáveis agroclimáticas são o índice climático de crescimento (ICC), os graus diários acumulados acima da temperatura base de 17°C corrigido pela relação ETr/ETp (GDc) e a temperatura mínima (Tmin) juntamente com os graus dia acumulado (GD) e a evapotranspiração real (ETr). Os modelos agroclimáticos são: TAMS= 233,54ICC+7,99; TAMS= 12,9GDc+6,52 e TAMS= 8,3Tmin-51,8GD+22ETr-36,3. O desempenho dos modelos foi avaliado pelo coeficiente de determinação (r²), pelo índice de Willmott (d), o índice de confiança (c ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Modelos empírico; Validação dos modelos. |
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Thesagro: |
Matéria Seca. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/23380/1/PROCIPMS2010.00145.pdf
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Marc: |
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260 $aIn: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 2., 2010, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação Agropecuária: Embrapa Pecuária Sudeste$c2010
520 $aO desenvolvimento de modelos agroclimáticos, capazes de estimar a produção de forragem, tem sua importância fundamentada no planejamento e no gerenciamento da produção de forragem, tanto em escala da propriedade rural quanto em escala regional e nos zoneamentos agroclimáticos. A validação ou teste é importante no processo de modelagem, pois é a etapa que permite verificar a capacidade do modelo em reproduzir, de forma coerente, o que ele se propõe a representar. O objetivo foi testar modelos lineares agroclimáticos na predição da taxa de acúmulo de matéria seca de cv. Marandu. No teste foram utilizados dados provenientes de um ano de experimento (2009/2010) conduzido na Embrapa Pecuária Sudeste em São Carlos ? SP. O experimento foi em blocos casualizados com quatro repetições, sem restrição hídrica e nutricional. A freqüência de corte foi de 35 dias a 25 cm de altura. Os modelos testados relacionam parâmetros climáticos e taxa média de acúmulo de matéria seca (TAMS). As variáveis agroclimáticas são o índice climático de crescimento (ICC), os graus diários acumulados acima da temperatura base de 17°C corrigido pela relação ETr/ETp (GDc) e a temperatura mínima (Tmin) juntamente com os graus dia acumulado (GD) e a evapotranspiração real (ETr). Os modelos agroclimáticos são: TAMS= 233,54ICC+7,99; TAMS= 12,9GDc+6,52 e TAMS= 8,3Tmin-51,8GD+22ETr-36,3. O desempenho dos modelos foi avaliado pelo coeficiente de determinação (r²), pelo índice de Willmott (d), o índice de confiança (c ? coeficiente de correlação r x d, (Camargo e Sentelhas, 1995) e o erro do quadrado médio de predição (EQMP). O r² dos modelos foram de 0,80, 0,79 e 0,65 para as variáveis preditoras ICC, GDc e regressão linear múltipla, espectivamente. No índice ?c?, que reúne os índices de precisão ?r? e de exatidão ?d?, os modelos apresentaram desempenho variando de ?Bom? a ?Muito bom? (?c? acima de 0,66). A variável preditora GDc apresentou o melhor desempenho entre os modelos testados com os maiores valores para os índices ?d? e ?c? (0,91 e 0,81, respectivamente) e menor valor de EQMP (421535 (kgMS/ha)². A predição da produção de matéria seca do capim Marandu, de forma simples, utilizando uma variável agroclimática agrupada pela soma térmica corrigida pelo balanço hídrico mostrou-se adequada e satisfatória.
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE) |
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