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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
18/09/2020 |
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Data da última atualização: |
14/12/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; SILVA, B. C.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; ROCHA, J. V.; MAGALHÃES, P. S. G. |
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Afiliação: |
ALINY A. DOS REIS, Nipe, Feagri/Unicamp; JOÃO P. S. WERNER, Feagri/Unicamp; BRUNA C. SILVA, Feagri/Unicamp; GLEYCE K. D. A. FIGUEIREDO, Feagri/Unicamp; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; RUBENS A. C. LAMPARELLI, Nipe/Unicamp; JANSLE V. ROCHA, Feagri/Unicamp; PAULO S. G. MAGALHÃES, Nipe/Unicamp. |
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Título: |
Monitoring pasture aboveground biomass and canopy height in an integrated crop-livestock system using textural information from PlanetScope imagery. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Remote Sensing, v. 12, n. 16, p. 1-21, Aug. 2020. |
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DOI: |
10.3390/rs12162534 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Article number: 2534. |
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Conteúdo: |
Abstract: Fast and accurate quantification of the available pasture biomass is essential to support grazing management decisions in intensively managed fields. The increasing temporal and spatial resolutions oered by the new generation of orbital platforms, such as Planet CubeSat satellites, have improved the capability of monitoring pasture biomass using remotely sensed data. Here, we assessed the feasibility of using spectral and textural information derived from PlanetScope imagery for estimating pasture aboveground biomass (AGB) and canopy height (CH) in intensively managed fields and the potential for enhanced accuracy by applying the extreme gradient boosting (XGBoost) algorithm. Our results demonstrated that the texture measures enhanced AGB and CH estimations compared to the performance obtained using only spectral bands or vegetation indices. The best results were found by employing the XGBoost models based only on texture measures. These models achieved moderately high accuracy to predict pasture AGB and CH, explaining 65% and 89% of AGB (root mean square error (RMSE) = 26.52%) and CH (RMSE = 20.94%) variability, respectively. This study demonstrated the potential of using texture measures to improve the prediction accuracy of AGB and CH models based on high spatiotemporal resolution PlanetScope data in intensively managed mixed pastures. |
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Palavras-Chave: |
Extreme gradient boosting; Floresta aleatória; Integrated systems; Mixed pastures; Pastagem tropical; Pasto; Random forest; Texture measures. |
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Thesagro: |
Biomassa; Pastagem Mista; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Aboveground biomass; Biomass; Pastures; Remote sensing; Tropical pastures. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/216114/1/AP-Monitoring-pasture-aboveground-2020.pdf
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Marc: |
LEADER 02709naa a2200445 a 4500
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005 2021-12-14
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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| 3. |  | WERNER, J. P. S.; OLIVEIRA, S. R. de M.; ESQUERDO, J. C. D. M. Classificação de áreas algodoeiras utilizando séries temporais de imagens Modis. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPCUÁRIA, 13., 2017, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2017. p. 34-38. Editores técnicos: Giampaolo Queiroz Pellegrino, Luciana Guilherme Sacomani Zenerato, Maria Fernanda Moura, Maria Giulia Croce, Poliana Fernanda Giachetto.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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| 6. | | REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; SILVA, B. C. da; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G. Can canopy height of mixed pastures in integrated crop-livestock systems be estimated using planetscope imagery? In: WORLD CONGRESS ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK-FORESTRY SYSTEMS, 2., 2021. Proceedings reference. Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 658-663. WCCLF 2021. Evento online.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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| 7. | | ALMEIDA, H. S. L.; REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; ANTUNES, J. F. G.; ZHONG, L.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G. Deep neural networks for mapping integrated crop-livestock systems using PlanetScope time series. IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, 2021, Brussels. Proceedings [...]. [S. l.]: IEEE, 2021. p. 4224-4227. IGARSS 2021. Paper WE2.MM-8.3.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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| 8. | | TORO, A. P. S. G. D.; WERNER, J. P. S.; REIS, A. A. dos; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTUNES, J. F. G.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G.; FIGUEIREDO, G. K. D. A. Evaluation of early season mapping of integrated crop livestock systems using Sentinel-2 data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 43, B3, p. 1335-1340, 2022. Edition of proceedings of the 2022 edition of the XXIVth ISPRS Congress, Nice, France.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 2 |
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