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Biblioteca(s):  Embrapa Solos.
Data corrente:  19/09/2023
Data da última atualização:  04/12/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  ALMEIDA, M. B. F. de; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.
Afiliação:  MATEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; PATRICK CALVANO KUCHLER, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO.
Título:  Avaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação a partir de classificação digital de imagens sentinel-2, por meio do algoritmo random forest: estudo de caso de Valença/RJ e arredores.
Ano de publicação:  2023
Fonte/Imprenta:  Revista Foco, v. 16, n. 6, e2106, 2023.
DOI:  https://doi.org/10.54751/revistafoco.v16n6-004
Idioma:  Português
Conteúdo:  O presente trabalho objetivou desenvolver uma metodologia de avaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação, com base em técnicas de Sensoriamento Remoto. Utilizou-se imagens Sentinel-2, índices de vegetação, texturas GLCM e amostras de campo (peso e altura da biomassa das pastagens). O processamento das imagens digitais foi realizado no R e no Google Earth Engine usando o algoritmo random forest. No R, obteve-se informações sobre as imagens mais importantes; e no Google Earth Engine, realizou-se o processamento da série temporal principal. O índice de vegetação NCI foi a imagem mais importante, apresentando correlação de R2 = 0,722 com o peso da biomassa. Os resultados revelaram que na área de estudo tem-se: N1 (52.72%), N2N3 (32.56%) e N4 (14.72%). As acurácias alcançadas foram as seguintes: Acurácia Global = 0,93; Kappa = 0,89; e F-score (N1 = 0,97, N2N3 = 0,93, N4 = 0,88).
Palavras-Chave:  Aprendizado de máquina; Índices de vegetação; Normalized Canopy Index (NCI); Séries temporais; Texturas GLCM.
Categoria do assunto:  P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1156752/1/Avaliacao-e-mapeamento-de-pastagens-com-diferentes-niveis-de-degradacao-2023.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Solos (CNPS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPS21331 - 1UPCAP - DD
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1.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C. Utilização do sensoriamento remoto para o mapeamento dos sistemas integrados de produção agrícola: contribuição ao monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono no estado do Mato Grosso, Brasil. 2021. 204 f. Tese (Doutorado em Meio Ambiente) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro. Orientadoras: Margareth Simões, CNPS; Agnès Bégué, CIRAD. Convênio realizado em cotutela entre a Universidade do Estado do Rio de Janeiro e a...
Tipo: Orientação de Tese de Pós-Graduação
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2.Imagem marcado/desmarcadoFERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M. A intensificação do uso agrícola do solo: uma trajetória para o desenvolvimento sustentável da agricultura brasileira. In: COSTA, A. J. S. T. da; LIMA, C. S. (org.). Natureza e sociedade: perspectivas de ação e análise. Curitiba: Bagai, 2021. cap. 17, p. 236-248.
Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico
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3.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D. Big Earth Observation Data e aprendizado de máquina para mapeamento da agricultura sustentável no Brasil. In: REDIN, E. (org.). Ciências rurais em foco. Belo Horizonte: Poisson, 2021. v. 4, cap. 4, p. 24-30.
Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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4.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BEGUE, A.; FERRAZ, R. P. D. Big earth observation data and machine learning for mapping crop-livestock integrated system in Brazil. In: WORLD CONGRESS ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK-FORESTRY SYSTEMS, 2., 2021. WCCLF 2021 proceedings. Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 904-909. WCCLF 2021. Evento online.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
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5.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, 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 IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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6.Imagem marcado/desmarcadoALMEIDA, M. B. F. de; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C. Avaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação a partir de classificação digital de imagens sentinel-2, por meio do algoritmo random forest: estudo de caso de Valença/RJ e arredores. Revista Foco, v. 16, n. 6, e2106, 2023.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 2
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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7.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; ALMEIDA, M. B. F. de; BÉGUÉ, A. Avaliação do impacto das amostras de treinamento na acurácia da classificação random forest dos sistemas integrados de produção agropecuária. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 2484-2487.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
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8.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D. Modelagem de dados oriundos de sensoriamento remoto para o mapeamento de sistemas de integração lavoura-pecuária. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: Inpe, 2019. p. 3421-3424.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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9.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BEGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D. Sensoriamento remoto e análise espacial: uma contribuição para o mapeamento dos sistemas integrados de produção agropecuária. In: TULLIO, L. (Org.). Aplicações e princípios do sensoriamento remoto 3. Ponta Grossa: Atena, 2019. cap. 1, p. 1-10.
Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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10.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D. Séries temporais MODIS para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: Inpe, 2019. p. 1488-1491.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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11.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; BÉGUÉ, A. Uso de geotecnologias para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono. In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 7., 2018, Jardim, MS. Anais... São José dos Campos: INPE, 2018. p. 1068-1077. Geopantanal 2018.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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12.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, 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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13.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, 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 Solos.
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14.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D.; MACHADO, P. L. O. de A.; ROSA, M.; GAETANO, R.; BÉGUÉ, A. Monitoring complex integrated crop-livestock systems at regional scale in Brazil: a big earth observation data approach. Remote Sensing, v. 14, n. 7, 1648, 2022.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Solos.
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15.Imagem marcado/desmarcadoSIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.; ALMEIDA, M. B. F. de; VIEIRA, L. P.; LAGE, S. M.; FREITAS, P. L. de. Inteligência artificial para a avaliação de pastagens degradadas a partir de fotos de smartphones e de séries temporais de imagens de satélite: uma abordagem baseada em deep e machine learning para subsidiar o cálculo de indicadores agro-socioambientais. Caderno Pedagógico, v. 20, n. 10, p. 4637-4657, 2023.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
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