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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Gado de Leite. |
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Data corrente: |
16/08/2021 |
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Data da última atualização: |
24/09/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
BRETAS, I. L.; VALENTE, D. S. M.; SILVA, F. F.; CHIZZOTTI, M. L.; PAULINO, M. F.; D’ÁUREA, A. P.; PACIULLO, D. S. C.; PEDREIRA, B. C. e; CHIZZOTTI, F. H. M. |
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Afiliação: |
IGOR L. BRETAS, Universidade Federal de Viçosa; DOMINGOS S. M. VALENTE, Universidade Federal de Viçosa; FABYANO F. SILVA, Universidade Federal de Viçosa; MARIO L. CHIZZOTTI, Universidade Federal de Viçosa; MÁRIO F. PAULINO, Universidade Federal de Viçosa; ANDRÉ P. D’ÁUREA, Premix; DOMINGOS SAVIO CAMPOS PACIULLO, CNPGL; BRUNO CARNEIRO E PEDREIRA, CPAMT; FERNANDA H. M. CHIZZOTTI, Universidade Federal de Viçosa. |
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Título: |
Prediction of aboveground biomass and dry-matter content in brachiaria pastures by combining meteorological data and satellite imagery. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Grass and Forage Science, v. 76, p. 340-362, 2021. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1111/gfs.12517 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Aboveground biomass (AGB) data are important for profitable and sustainable pasture management. In this study, we hypothesized that vegetation indexes (VIs) obtained through analysis of moderate spatial resolution satellite data (Landsat-8 and Sentinel-2) and meteorological data can accurately predict the AGB of Brachiaria (syn. Urochloa) pastures in Brazil. We used AGB field data obtained from pastures between 2015 and 2019 in four distinct regions of Brazil to evaluate (i) the relationship between three different VIs?normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index 2 (EVI2) and optimized soil adjusted vegetation index (OSAVI)?and meteorological data with pasture aboveground fresh biomass (AFB), aboveground dry biomass (ADB) and dry-matter content (DMC); and (ii) the performance of simple linear regression (SLR), multiple linear regression (MLR) and random forest (RF) algorithms for the prediction of pasture AGB based on VIs obtained through satellite imagery combined with meteorological data. The results highlight a strong correlation (r) between VIs and AGB, particularly NDVI (r = 0.52 to 0.84). The MLR and RF algorithms demonstrated high potential to predict AFB (R2 = 0.76 to 0.85) and DMC (R2 = 0.78 to 0.85). We conclude that both MLR and RF algorithms improved the biomass prediction accuracy using satellite imagery combined with meteorological data to determine AFB and DMC, and can be used for Brachiaria (syn. Urochloa) AGB prediction. Additional research on tropical grasses is needed to evaluate different VIs to improve the accuracy of ADB prediction, thereby supporting pasture management in Brazil. MenosAboveground biomass (AGB) data are important for profitable and sustainable pasture management. In this study, we hypothesized that vegetation indexes (VIs) obtained through analysis of moderate spatial resolution satellite data (Landsat-8 and Sentinel-2) and meteorological data can accurately predict the AGB of Brachiaria (syn. Urochloa) pastures in Brazil. We used AGB field data obtained from pastures between 2015 and 2019 in four distinct regions of Brazil to evaluate (i) the relationship between three different VIs?normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index 2 (EVI2) and optimized soil adjusted vegetation index (OSAVI)?and meteorological data with pasture aboveground fresh biomass (AFB), aboveground dry biomass (ADB) and dry-matter content (DMC); and (ii) the performance of simple linear regression (SLR), multiple linear regression (MLR) and random forest (RF) algorithms for the prediction of pasture AGB based on VIs obtained through satellite imagery combined with meteorological data. The results highlight a strong correlation (r) between VIs and AGB, particularly NDVI (r = 0.52 to 0.84). The MLR and RF algorithms demonstrated high potential to predict AFB (R2 = 0.76 to 0.85) and DMC (R2 = 0.78 to 0.85). We conclude that both MLR and RF algorithms improved the biomass prediction accuracy using satellite imagery combined with meteorological data to determine AFB and DMC, and can be used for Brachiaria (syn. Urochloa) AGB prediction. Additiona... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Índice de vegetação; Pastagem tropical. |
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Thesagro: |
Biomassa; Pastagem; Satélite; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Biomass; Remote sensing; Tropical grasslands; Vegetation index. |
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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/226348/1/Prediction-aboveground-biomass.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
30/10/2014 |
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Data da última atualização: |
31/10/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 2 |
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Autoria: |
SILVA, K. J. da; MENEZES, C. B. de; TARDIN, F. D.; SOUZA, V. F.; SANTOS, C. V. |
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Afiliação: |
CICERO BESERRA DE MENEZES, CNPMS; FLAVIO DESSAUNE TARDIN, CNPMS. |
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Título: |
Comparação de métodos de correção de estande para estimar a produtividade de sorgo granífero. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Tropical, Goiânia, v. 44, n. 2, p. 175-181, abr./jun. 2014. |
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DOI: |
10.1590/S1983-40632014000200005 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A magnitude do erro experimental tem efeito direto no sucesso de experimentos, no melhoramento de plantas. Este trabalho objetivou verificar a interferência de métodos de correção de estande na produtividade de 25 híbridos de sorgo granífero, em sete ambientes. Os métodos avaliados foram: sem correção, regra de três, covariância de estande médio e de estande ideal, Zuber, Cruz, Vencovsky & Cruz e correção estratificada, com base no agrupamento de genótipos. O coeficiente de correlação de Pearson foi utilizado para verificar a magnitude da influência de cada método, em relação aos dados sem correção. Os métodos de correção de estande baseados em covariância e de Vencovsky & Cruz reduziram o coeficiente de variação e apresentaram alta correlação com parâmetros de adaptabilidade e estabilidade dos híbridos, no entanto, estas diferenças não foram expressivas a ponto de justificarem a correção. |
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Palavras-Chave: |
Erro experimental; Experimental error; Statistic analysis. |
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Thesagro: |
Análise estatística; Sorghum bicolor. |
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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/110819/1/Comparacao-metodos-2.pdf
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Marc: |
LEADER 01720naa a2200241 a 4500
001 1998890
005 2014-10-31
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024 7 $a10.1590/S1983-40632014000200005$2DOI
100 1 $aSILVA, K. J. da
245 $aComparação de métodos de correção de estande para estimar a produtividade de sorgo granífero.$h[electronic resource]
260 $c2014
520 $aA magnitude do erro experimental tem efeito direto no sucesso de experimentos, no melhoramento de plantas. Este trabalho objetivou verificar a interferência de métodos de correção de estande na produtividade de 25 híbridos de sorgo granífero, em sete ambientes. Os métodos avaliados foram: sem correção, regra de três, covariância de estande médio e de estande ideal, Zuber, Cruz, Vencovsky & Cruz e correção estratificada, com base no agrupamento de genótipos. O coeficiente de correlação de Pearson foi utilizado para verificar a magnitude da influência de cada método, em relação aos dados sem correção. Os métodos de correção de estande baseados em covariância e de Vencovsky & Cruz reduziram o coeficiente de variação e apresentaram alta correlação com parâmetros de adaptabilidade e estabilidade dos híbridos, no entanto, estas diferenças não foram expressivas a ponto de justificarem a correção.
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773 $tPesquisa Agropecuária Tropical, Goiânia$gv. 44, n. 2, p. 175-181, abr./jun. 2014.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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