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1.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; DUBREUIL, V.; SIMÕES, M. Detection de situations à risques pour la culture du soja a partir de données satellitaires TRMM et MODIS. In: COLLOQUE DE L'ASSOCIATION INTERNATIONALE DE CLIMATOLOGIE, 21., 2008, Montpellier. Actes [...]. Montpellier: Université Paul-Valéry Montpellier III, 2008. p. 99-104.

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2.Imagem marcado/desmarcadoGUSSO, A.; ARVOR, D.; DUCATI, J. R. Model for soybean production forecast based on prevailing physical conditions. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 52, n. 2, p. 95-103, fev. 2017. Título em português: Modelo para previsão da produção de soja baseado em condições físicas predominantes.

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3.Imagem marcado/desmarcadoBÉGUÉ, 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.

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4.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; DUBREUIL, V.; RONCHAIL, J.; SIMÕES, M. Apport des données TRMM 3B42 à l'étude des précipitations au Mato Grosso. Climatologie, v. 5, p. 49-69, 2008.

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5.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; DUBREUIL, V.; MEIRELLES, M. S. P. Analise da intensificação da agricultura no Mato Grosso à partir de dados TRMM 3B42 e de series temporais MODIS/EVI. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 14., 2009, Natal. Anais... São José dos Campos: INPE, 2009. p. 91-98.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

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6.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; DUBREUIL, V.; MEIRELLES, M. S. P. Análise da intensificação da agricultura no Mato Grosso à partir de dados TRMM 3B42 e de series temporais MODIS/EVI. In: SIMPOSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 14., 2009, Natal. Anais... São José dos Campos: INPE, 2009. p. 91-98.

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7.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; DUBREUIL, V.; RONCHAIL, J.; SIMÕES, M. Contribuição dos dados TRMM 3B42 ao estudo das precipitações no Mato Grosso. In: SANTOS, J. W. M. C. (org.). Produção do espaço e transformações socioambientais das paisagens do Mato Grosso. Cuiabá: EdUFMT, 2010. cap. 7, p. 147-176.

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8.Imagem marcado/desmarcadoJONATHAN, M.; ARVOR, D.; MEIRELLES, M. S. P.; DUBREUIL, V. Field-oriented assessment of agricultural crops through temporal segmentation of modis VI data. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 37, pt. B7, p. 921-926, 2008. Edition of Proceedings of XXI ISPRS Congress, Beijing, Jul. 2008.

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9.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; JONATHAN, M.; MEIRELLES, M. S. P.; DUBREUIL, V. Detecting outliers and asserting consistency in agriculture ground truth information by using temporal VI data from modis. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 37, pt. B7, p. 1031-1036, 2008. Edition of Proceedings of XXI ISPRS Congress, Beijing, Jul. 2008.

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10.Imagem marcado/desmarcadoMAATOUG, L.; MEIRELLES, M. S. P.; BÉGUÈ, A.; ARVOR, D. Monitoramento da fenologia de culturas através de sensoriamento remoto. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 16., Foz do Iguaçú, 2013. Anais... São José dos Campos: INPE, 2013.

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11.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; DUBREUIL, V.; SIMÕES, M.; Beguè, A. Mapping and spatial analysis of the soybean agricultural frontier in Mato Grosso, Brazil, using remote sensing data. GeoJournal, v. 78, p. 833-850, 2013.

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12.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; JONATHAN, M.; MEIRELLES, M. S. P.; DUBREUIL, V.; DURIEUX, L. Classification of MODIS EVI time series for crop mapping in the state of Mato Grosso, Brazil. International Journal of Remote Sensing, v. 32, n. 22, p. 7847-7871, 2011.

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13.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; JONATHAN, M.; MEIRELLES, M. S. P.; DUBREUIL, V.; LECERF, R. Comparison of multitemporal MODIS-EVI smoothing algorithms and its contribution to crop monitoring. In: IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, 2008, Boston. Proceedings... Danvers, MA: IEEE, 2008. v. 2, p. 958-961.

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14.Imagem marcado/desmarcadoMEIRELLES, M. S. P.; JONATHAN, M.; FERRAZ, R. D.; ARVOR, D. Subsídios da Geomática para a avaliação da influência da dinâmica do uso do solo nos serviçoes ecossistêmicos. In: Meio Ambiente: experiência em pesquisa multidisciplinar e formação de pesquisadores, 2007.

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15.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; DUBREUIL, V.; RONCHAIL, J.; SIMÕES, M.; FUNATSUF, B. M. Spatial patterns of rainfall regimes related to levels of double cropping agriculture systems in Mato Grosso (Brazil). International Journal of Climatology, v. 34, n. 8, p. 2622-2633, Jun. 2014.

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16.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; MEIRELLES, M.; MARTORANO, L. G.; JONATHAN, M.; DUBREUIL, V.; HERLIN, I.; BERROIR, J.-P. Séries temporais de EVI/MODIS na identificação da dinâmica da soja em sistema plantio direto no Mato Grosso, Brasil. In: REUNIÃO BRASILEIRA DE MANEJO E CONSERVAÇÃO DO SOLO E DA ÁGUA, 17., 2008, Rio de Janeiro. Manejo e conservação do solo e da água no contexto das mudanças ambientais. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2008. 1 CD-ROM. (Embrapa Solos. Documentos, 101).

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17.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.

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18.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.

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19.Imagem marcado/desmarcadoMEIRELLES, M. S. P.; FREITAS, P. L. de; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D.; DUBREUIL, V. Avaliação da dinâmica de uso da terra por meio de dados de sensores remotos para uma agricultura sustentável. In: LEITE, L. F. C.; MACIEL, G. A.; ARAÚJO, A. S. F. de (Ed.). Agricultura conservacionista no Brasil. Brasília, DF: Embrapa, 2014. pt 5, cap. 6, p. 489-511.

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20.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, 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.

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Biblioteca(s):  Embrapa Solos.
Data corrente:  07/10/2019
Data da última atualização:  07/10/2019
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D.
Afiliação:  PATRICK CALVANO KUCHLER, UERJ; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; AGNÉS BÉGUÉ, MAISON DE LA TÉLÉDÉTÉCTION; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; DAMIEN ARVOR, CNRS, UMR LETG-Rennes.
Título:  Séries temporais MODIS para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono.
Ano de publicação:  2019
Fonte/Imprenta:  In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: Inpe, 2019. p. 1488-1491.
Idioma:  Português
Conteúdo:  A implementação do iLP, ou seja, a combinação de agricultura e pecuária na mesma área, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável no Brasil. Nossa hipótese é que a utilização da técnica Randon Forest (RF) aplicada aos dados do MODIS são capazes de detectar certos iLPs. Para isso, avaliamos a precisão do RF aplicado ao NDVI do MODIS para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do Mato Grosso. Dois modelos foram testados: (i) usando 11 métricas fenológicas derivadas do MODIS (ii) usando as métricas e os dados originais. O índice kappa para (i) foi de 0,63, sendo 9 deles com potencial discriminatório; o resultado de (ii) foi de 0,84, onde somente 01 métrica foi significativa para discriminação. Nossos resultados indicam que o uso da técnica de classificação RF com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento do iLP.
Palavras-Chave:  Random Forest; Séries Temporais.
Thesagro:  Produção Integrada; Sensoriamento Remoto; Sistema de Produção.
Thesaurus NAL:  Integrated agricultural systems; Remote sensing; Time series analysis.
Categoria do assunto:  P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/202638/1/Series-temporais-MODIS-para-a-deteccao-de-sistemas-integrados-de-producao-agropecuaria-2019.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Solos (CNPS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPS20258 - 1UPCAA - DD2019.00168
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