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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
29/11/2018 |
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Data da última atualização: |
11/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; BÉGUÉ, A. |
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Afiliação: |
PATRICK CALVANO KUCHLER, UERJ/CIRAD; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; AGNÈS BÉGUÉ, CIRAD. |
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Título: |
Uso de geotecnologias para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 7., 2018, Jardim, MS. Anais... São José dos Campos: INPE, 2018. p. 1068-1077. Geopantanal 2018. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A implementação dos Sistemas Integrados de produção agropecuária (SI), ou seja, a integração lavoura-pecuária-floresta (ILPFs), constitui uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para o Brasil. Estados, como Mato Grosso (MT), tradicionalmente grandes produtores agrícolas já vem adotando esta estratégia e potencializando a sua capacidade produtiva. O Governo Federal vem, desde 2009, promovendo a disseminação e adoção dos sistemas integrados, entretanto ainda não existe uma metodologia de monitoramento desta tendência. Nossa hipótese é que técnicas de classificação Random Forest (RF) aplicadas a Séries Temporais (ST) do satélite MODIS sejam capazes de detectar determinados SI no MT. Para isso, avaliamos a acurácia do RF aplicado a ST de 16 dias de NDVI do MODIS MOD13Q1 para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do MT. As ST foram utilizadas de forma original e processadas. Como processamento, foi utilizada a técnica baseada em Savitsky golay para filtragem e suavização e posteriormente geradas 11 métricas fenológicas para cada ano. Dois modelos RF foram testados: (i) utilizando as 11 métricas fenológicas (ii) utilizando as métricas e a série original. O índice kappa para (i) foi de 0,63 sendo que 9 apresentam potencial discriminatório, já o resultado de (ii) foi de 0,84 onde apenas 01 métrica obteve importância significativa para a discriminação. Nossos resultados apontam que a utilização da técnica de classificação RF em abordagem multitemporal com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento de alguns tipos de SI. Sendo a combinação das séries originais com as métricas apresentaram ganhos não muito expressivos. MenosA implementação dos Sistemas Integrados de produção agropecuária (SI), ou seja, a integração lavoura-pecuária-floresta (ILPFs), constitui uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para o Brasil. Estados, como Mato Grosso (MT), tradicionalmente grandes produtores agrícolas já vem adotando esta estratégia e potencializando a sua capacidade produtiva. O Governo Federal vem, desde 2009, promovendo a disseminação e adoção dos sistemas integrados, entretanto ainda não existe uma metodologia de monitoramento desta tendência. Nossa hipótese é que técnicas de classificação Random Forest (RF) aplicadas a Séries Temporais (ST) do satélite MODIS sejam capazes de detectar determinados SI no MT. Para isso, avaliamos a acurácia do RF aplicado a ST de 16 dias de NDVI do MODIS MOD13Q1 para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do MT. As ST foram utilizadas de forma original e processadas. Como processamento, foi utilizada a técnica baseada em Savitsky golay para filtragem e suavização e posteriormente geradas 11 métricas fenológicas para cada ano. Dois modelos RF foram testados: (i) utilizando as 11 métricas fenológicas (ii) utilizando as métricas e a série original. O índice kappa para (i) foi de 0,63 sendo que 9 apresentam potencial discriminatório, já o resultado de (ii) foi de 0,84 onde apenas 01 métrica obteve importância significativa para a discriminação. Nossos resultados apontam que a utilização da técnica de classificação RF em abordagem multitemporal c... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Mato Grosso; Random forest; Séries temporais; Sistemas integrados. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/187269/1/2018-057.pdf
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Marc: |
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520 $aA implementação dos Sistemas Integrados de produção agropecuária (SI), ou seja, a integração lavoura-pecuária-floresta (ILPFs), constitui uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para o Brasil. Estados, como Mato Grosso (MT), tradicionalmente grandes produtores agrícolas já vem adotando esta estratégia e potencializando a sua capacidade produtiva. O Governo Federal vem, desde 2009, promovendo a disseminação e adoção dos sistemas integrados, entretanto ainda não existe uma metodologia de monitoramento desta tendência. Nossa hipótese é que técnicas de classificação Random Forest (RF) aplicadas a Séries Temporais (ST) do satélite MODIS sejam capazes de detectar determinados SI no MT. Para isso, avaliamos a acurácia do RF aplicado a ST de 16 dias de NDVI do MODIS MOD13Q1 para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do MT. As ST foram utilizadas de forma original e processadas. Como processamento, foi utilizada a técnica baseada em Savitsky golay para filtragem e suavização e posteriormente geradas 11 métricas fenológicas para cada ano. Dois modelos RF foram testados: (i) utilizando as 11 métricas fenológicas (ii) utilizando as métricas e a série original. O índice kappa para (i) foi de 0,63 sendo que 9 apresentam potencial discriminatório, já o resultado de (ii) foi de 0,84 onde apenas 01 métrica obteve importância significativa para a discriminação. Nossos resultados apontam que a utilização da técnica de classificação RF em abordagem multitemporal com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento de alguns tipos de SI. Sendo a combinação das séries originais com as métricas apresentaram ganhos não muito expressivos.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
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Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Registros recuperados : 28 | |
| 2. |  | BÉGUÉ, A.; ARVOR, D.; LELONG, C.; VINTROU, E.; SIMÕES, M. Agricultural systems studies using remote sensing. In: TENKABAIL, P. S. (Ed.). Land resources monitoring, modeling, and mapping with remote sensing. Boca Raton: CRC Press, 2015. cap. 5, p. 113-130.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 5. | | MULIANGA, B.; BÉGUÉ, A.; SIMÕES, M.; CLOUVEL, P.; TODOROFF, P. Estimating potential soil erosion for environmental services in a sugarcane growing área ussing multisource remote sensing data. In: SPIE REMOTE SENSING, 4., 2013, Dresden. Remote sensing for agriculture, ecosystems, and hydrology XV: proceedings... Bellingham: SPIE, 2013. v. 8887. Ref. 88871W.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 9. | | KUCHLER, P. C.; BÉGUÉ, A.; SIMÕES, M.; GAETANO, R.; ARVOR, D.; FERRAZ, R. P. D. Assessing the optimal preprocessing steps of MODIS time series to map cropping systems in Mato Grosso, Brazil. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 92, 102150, Oct. 2020.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 10. | | ARVOR, D.; MEIRELLES, M. S. P.; DUBREUIL, V.; BEGUÈ, A.; SHIMABUKURO, Y. E. Analyzing the agricultural transition in Mato Grosso, Brazil, using satellite-derived indices. Applied Geography, v. 32, p. 702-713, 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 18. | | BELLÓN, B.; BÉGUÉ, A.; LO SEEN, D.; LEBOURGEOIS, V.; EVANGELISTA, B. A.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D. Improved regional-scale Brazilian cropping systems' mapping based on a semi-automatic object-based clustering approach. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, V. 68, p. 127-138, Jun. 2018.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Pesca e Aquicultura; Embrapa Solos. |
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| 19. | | BÉGUÉ, A.; ARVOR, D.; BELLON, B.; BETBEDER, J.; ABELLEYRA, D. de; FERRAZ, R. P. D.; LEBOURGEOIS, V.; LELONG, C.; SIMÕES, M.; VERÓN, S. R. Remote sensing and cropping practices: a review. Remote Sensing, v. 10, n. 1, Jan. 2018.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 20. | | KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; MACHADO, P. L. O. de A.; FERRAZ, R. P. D.; MADARI, B. E.; FREITAS, P. L. de; MANZATTO, C. V. Monitoring Brazilian low-carbon agriculture plan: the potential of remote sensing to detect adoption of selected agricultural practices. In: EFITA WCCA CONGRESS, 2017, Montpellier. Conference proceedings. Montpellier: Efita, 2017. p. 169-170.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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