| |
|
|
 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Solos. Para informações adicionais entre em contato com cnps.biblioteca@embrapa.br. |
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
|
Data corrente: |
26/10/2021 |
|
Data da última atualização: |
04/12/2023 |
|
Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
|
Autoria: |
KUCHLER, P. C. |
|
Afiliação: |
PATRICK CALVANO KUCHLER, UERJ. |
|
Título: |
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. |
|
Ano de publicação: |
2021 |
|
Fonte/Imprenta: |
2021. |
|
Páginas: |
204 f. |
|
Idioma: |
Português |
|
Notas: |
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 Universidade de Montpellier AgroParisTech. |
|
Conteúdo: |
Para cumprir seus compromissos internacionais de redução das emissões de gases de efeito estufa, o Brasil criou o plano ABC (Agricultura de Baixo Carbono). A implementação de sistemas integrados de produção está entre as principais estratégias do referido plano. Mais de dez anos se passaram do lançamento do plano e ainda não há mecanismos para monitorar a adoção dessas práticas. O objetivo geral da tese é desenvolver uma metodologia de mapeamento anual em escala regional dos sistemas integrados de produção lavoura-pecuária (iLP), a partir de séries temporais de imagens do satélite MODIS, a fim de contribuir com o estabelecimento de um protocolo de monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono. O trabalho é dividido em três etapas: desenvolvimento da estratégia de classificação dos sistemas iLP; aplicação à escala regional e a análise temática dos mapas resultantes. A área de estudo é o estado de Mato Grosso, maior produtor nacional de soja, com uma grande variedade de ambientes possibilitando avaliar a robustez da metodologia. A etapa-1 foi desenvolvida em uma área no norte do estado. Os resultados mostram que o pré-processamento, como a suavização da série-temporal e o cálculo de indicadores fenométricos, deterioram a acurácia, e que a utilização de Índices de Vegetação 'originais' fornecem bons resultados (Acurácia Global AG=0,96). Constatou-se que o algoritmo Random Forest tem um desempenho ligeiramente melhor que o SVM (Support Vector Machine). A estratégia foi, em seguida aplicada a todo Mato Grosso, sete anos de campanha agrícola (2012-2019), 6 regiões climáticas, em 4 níveis hierárquicos (Nível 1 - Soja, advinda do Mapbiomas). Os resultados mostram que o uso de uma base de aprendizagem única (vários anos/regiões) para classificar cada região e ano individualmente proporciona acurácia semelhante ao uso de bases particularizadas para cada ano/região. O grande número de amostras de uma base integrada, compensa em grande parte a variabilidade espaço-temporal das classes. O mapa dos sistemas de cultivo Nível-2 (monoculturas SC e culturas sequenciais DC) tem uma AG média de 0,89 no período estudado e boa estabilidade interanual. No Nível-3 a AG = 0,84 e os DCs são divididos em 3 classes (soja-algodão, soja-cereal e o iLP soja-brachiaria). No Nível 4 tem AG= 0,77, a classe iLP é separada em iLP1 (sojabrachiaria) e iLP2 (soja-brachiaria consorciado com milho). Os valores f-score do sistema de cultura DC, iLP e iLP1 são próximos (0,89, 0,85 e 0,84) e a classe iLP2 (0,63). A análise dos mapas anuais dos sistemas de cultivo (2012-13 à 2018-19) mostra um aumento de 66% na área de cultivo sequencial, incluindo iLP, e uma redução de 19% na monocultura. Esses resultados refletem uma intensificação agrícola em curso no estado. A intensificação sustentável baseada em sistemas integrados mais que dobrou no mesmo período, de 18,6% (1,1Mha) para 28,9% (2,6Mha) das áreas cultivadas. Concluindo, o método desenvolvido permitiu-nos enfrentar quatro grandes desafios: mapear sistemas complexos (evoluir de cobertura para o uso da terra); em escala regional (diversidade de condições intranuais); de forma retrospectiva e processar um grande volume de dados através de ferramentas do Big Data. Planeja-se testar essa abordagem em todo o corredor da soja, a fim de se operacionalizar o monitoramento territorial e análise da adoção de práticas de intensificação sustentável MenosPara cumprir seus compromissos internacionais de redução das emissões de gases de efeito estufa, o Brasil criou o plano ABC (Agricultura de Baixo Carbono). A implementação de sistemas integrados de produção está entre as principais estratégias do referido plano. Mais de dez anos se passaram do lançamento do plano e ainda não há mecanismos para monitorar a adoção dessas práticas. O objetivo geral da tese é desenvolver uma metodologia de mapeamento anual em escala regional dos sistemas integrados de produção lavoura-pecuária (iLP), a partir de séries temporais de imagens do satélite MODIS, a fim de contribuir com o estabelecimento de um protocolo de monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono. O trabalho é dividido em três etapas: desenvolvimento da estratégia de classificação dos sistemas iLP; aplicação à escala regional e a análise temática dos mapas resultantes. A área de estudo é o estado de Mato Grosso, maior produtor nacional de soja, com uma grande variedade de ambientes possibilitando avaliar a robustez da metodologia. A etapa-1 foi desenvolvida em uma área no norte do estado. Os resultados mostram que o pré-processamento, como a suavização da série-temporal e o cálculo de indicadores fenométricos, deterioram a acurácia, e que a utilização de Índices de Vegetação 'originais' fornecem bons resultados (Acurácia Global AG=0,96). Constatou-se que o algoritmo Random Forest tem um desempenho ligeiramente melhor que o SVM (Support Vector Machine). A estratégia fo... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Aprendizado de Máquina; Big data; Integração Lavoura-Pecuária; MODIS; Séries Temporais. |
|
Thesagro: |
Agricultura; Carbono; Desenvolvimento Sustentável; Sensoriamento Remoto. |
|
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
|
Marc: |
LEADER 04591nam a2200241 a 4500
001 2135585
005 2023-12-04
008 2021 bl uuuu m 00u1 u #d
100 1 $aKUCHLER, P. C.
245 $aUtilização do sensoriamento remoto para o mapeamento dos sistemas integrados de produção agrícola$bcontribuição ao monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono no estado do Mato Grosso, Brasil.$h[electronic resource]
260 $a2021.$c2021
300 $a204 f.
500 $aTese (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 Universidade de Montpellier AgroParisTech.
520 $aPara cumprir seus compromissos internacionais de redução das emissões de gases de efeito estufa, o Brasil criou o plano ABC (Agricultura de Baixo Carbono). A implementação de sistemas integrados de produção está entre as principais estratégias do referido plano. Mais de dez anos se passaram do lançamento do plano e ainda não há mecanismos para monitorar a adoção dessas práticas. O objetivo geral da tese é desenvolver uma metodologia de mapeamento anual em escala regional dos sistemas integrados de produção lavoura-pecuária (iLP), a partir de séries temporais de imagens do satélite MODIS, a fim de contribuir com o estabelecimento de um protocolo de monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono. O trabalho é dividido em três etapas: desenvolvimento da estratégia de classificação dos sistemas iLP; aplicação à escala regional e a análise temática dos mapas resultantes. A área de estudo é o estado de Mato Grosso, maior produtor nacional de soja, com uma grande variedade de ambientes possibilitando avaliar a robustez da metodologia. A etapa-1 foi desenvolvida em uma área no norte do estado. Os resultados mostram que o pré-processamento, como a suavização da série-temporal e o cálculo de indicadores fenométricos, deterioram a acurácia, e que a utilização de Índices de Vegetação 'originais' fornecem bons resultados (Acurácia Global AG=0,96). Constatou-se que o algoritmo Random Forest tem um desempenho ligeiramente melhor que o SVM (Support Vector Machine). A estratégia foi, em seguida aplicada a todo Mato Grosso, sete anos de campanha agrícola (2012-2019), 6 regiões climáticas, em 4 níveis hierárquicos (Nível 1 - Soja, advinda do Mapbiomas). Os resultados mostram que o uso de uma base de aprendizagem única (vários anos/regiões) para classificar cada região e ano individualmente proporciona acurácia semelhante ao uso de bases particularizadas para cada ano/região. O grande número de amostras de uma base integrada, compensa em grande parte a variabilidade espaço-temporal das classes. O mapa dos sistemas de cultivo Nível-2 (monoculturas SC e culturas sequenciais DC) tem uma AG média de 0,89 no período estudado e boa estabilidade interanual. No Nível-3 a AG = 0,84 e os DCs são divididos em 3 classes (soja-algodão, soja-cereal e o iLP soja-brachiaria). No Nível 4 tem AG= 0,77, a classe iLP é separada em iLP1 (sojabrachiaria) e iLP2 (soja-brachiaria consorciado com milho). Os valores f-score do sistema de cultura DC, iLP e iLP1 são próximos (0,89, 0,85 e 0,84) e a classe iLP2 (0,63). A análise dos mapas anuais dos sistemas de cultivo (2012-13 à 2018-19) mostra um aumento de 66% na área de cultivo sequencial, incluindo iLP, e uma redução de 19% na monocultura. Esses resultados refletem uma intensificação agrícola em curso no estado. A intensificação sustentável baseada em sistemas integrados mais que dobrou no mesmo período, de 18,6% (1,1Mha) para 28,9% (2,6Mha) das áreas cultivadas. Concluindo, o método desenvolvido permitiu-nos enfrentar quatro grandes desafios: mapear sistemas complexos (evoluir de cobertura para o uso da terra); em escala regional (diversidade de condições intranuais); de forma retrospectiva e processar um grande volume de dados através de ferramentas do Big Data. Planeja-se testar essa abordagem em todo o corredor da soja, a fim de se operacionalizar o monitoramento territorial e análise da adoção de práticas de intensificação sustentável
650 $aAgricultura
650 $aCarbono
650 $aDesenvolvimento Sustentável
650 $aSensoriamento Remoto
653 $aAprendizado de Máquina
653 $aBig data
653 $aIntegração Lavoura-Pecuária
653 $aMODIS
653 $aSéries Temporais
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
|
Data corrente: |
06/12/2019 |
|
Data da última atualização: |
10/12/2019 |
|
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
|
Autoria: |
LIMA, M. A.; MARTINS, I. B. A.; BARBOSA, I. de C. C.; ARES, G.; DELIZA, R.; ROSENTHAL, A. |
|
Afiliação: |
Mariah Almeida Lima, UFRRJ; Inayara Beatriz Araujo Martins, UFRRJ; Isadora de Carvalho Costa Barbosa, UFRRJ; Gaston Ares, Universidad de la República, Uruguay; ROSIRES DELIZA, CTAA; AMAURI ROSENTHAL, CTAA. |
|
Título: |
Effect of thermal and high pressure processing on antioxidant capacity, total phenolic and vitamin C contents of a mixed tropical juice. |
|
Ano de publicação: |
2019 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO LATINO AMERICANO DE CIÊNCIA DE ALIMENTOS , 13., 2019, Campinas. O futuro dos alimentos: Anais... Campinas: Galoá, 2019. 1 p. |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Notas: |
Publicado no Anais Eletrônico da Galoá Proceddings. SLACA. De 10 A 12 nov. 2019. Ref. 112932. |
|
Palavras-Chave: |
High hydrostatic pressure; Hight pressure homogenizatio; Thermal pasteurization. |
|
Thesagro: |
Tecnologia de Alimento. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/206360/1/galoa-proceedings-SLACA-2019-115813.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 00919nam a2200217 a 4500
001 2116157
005 2019-12-10
008 2019 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aLIMA, M. A.
245 $aEffect of thermal and high pressure processing on antioxidant capacity, total phenolic and vitamin C contents of a mixed tropical juice.$h[electronic resource]
260 $aIn: SIMPÓSIO LATINO AMERICANO DE CIÊNCIA DE ALIMENTOS , 13., 2019, Campinas. O futuro dos alimentos: Anais... Campinas: Galoá, 2019. 1 p.$c2019
500 $aPublicado no Anais Eletrônico da Galoá Proceddings. SLACA. De 10 A 12 nov. 2019. Ref. 112932.
650 $aTecnologia de Alimento
653 $aHigh hydrostatic pressure
653 $aHight pressure homogenizatio
653 $aThermal pasteurization
700 1 $aMARTINS, I. B. A.
700 1 $aBARBOSA, I. de C. C.
700 1 $aARES, G.
700 1 $aDELIZA, R.
700 1 $aROSENTHAL, A.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Agroindústria de Alimentos (CTAA) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|
