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Registros recuperados : 117 | |
101. | | JERÔNIMO, J. F.; SILVA, O. R. R. F.; ALMEIDA, F. de A. C.; SOFIATTI, V.; FRANÇA, P. R. C. de; BRANDAO, Z. N. Desenvolvimento e avaliação de um descaroçador e prensa enfardadeira itinerantes para o beneficiamento do algodão. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola, v. 17, n. 3, p. 319-326, 2013 Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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102. | | BEZERRA, J. R. C.; BEZERRA, B. G.; SOFIATTI, V.; MEDEIROS, J. da C.; BRANDAO, Z. N.; ZONTA, J. H.; PEREIRA, J. R.; MEDEIROS, A. A.; GUEDES, F. X. Evapotranspiração do algodoeiro BRS 187 - 8H, na chapada do Apodi, RN. In: CONGRESSO BRASILEIRO DO ALGODÃO, 8.; COTTON EXPO, 1., 2011, São Paulo. Evolução da cadeia para construção de um setor forte: Anais. Campina Grande, PB: Embrapa Algodão, 2011. p.990-998 Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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103. | | SOFIATTI, V.; BRITO, G. G. de; SILVA, F. M. de O.; BRANDAO, Z. N.; SILVA, D. M. A.; SILVA, V. N. B. Determinação da concentração de pigmentos da fotossíntese em folhas de algodoeiro por meio do clorofilômetro portátil clorofilog-1030. In: CONGRESSO BRASILEIRO DO ALGODÃO, 7., 2009, Foz do Iguaçu. Sustentabilidade da cotonicultura brasileira e expansão dos mercados: anais. Campina Grande: Embrapa Algodão, 2009. 1 CD-ROM Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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104. | | BRITO, G. G. de; SOFIATTI, V.; SILVA, F. M. de O.; BRANDAO, Z. N.; SILVA, D. M. A.; SILVA, V. N. B. Determinação não destrutiva de pigmentos fotossintéticos e de nigrogênio em folhas de algodoeiro por meio do clorofilômetro portátil spad-502. In: CONGRESSO BRASILEIRO DO ALGODÃO, 7., 2009, Foz do Iguaçu. Sustentabilidade da cotonicultura brasileira e expansão dos mercados: anais. Campina Grande: Embrapa Algodão, 2009. 1 CD-ROM Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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105. | | BRITO, G. G. de; SILVA, F. M. de O.; SOFIATTI, V.; BRANDÃO, Z. N.; SILVA, D. M. A.; SILVA, V. N. B. Determinação não destrutiva de pigmentos fotossintéticos e de nitrogênio em folhas de algodoeiro. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FISIOLOGIA VEGETAL, 12., 2009, Fortaleza. Desafios para produção de alimentos e bioenergia. Fortaleza: SBFV: UFC: Embrapa Agroindústria Tropical, 2009. Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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106. | | FRANCISCO, P. R. M.; CHAVES, I. de B.; CHAVES, L. H. G.; BRANDAO, Z. N.; LIMA, E. R. V. de; SILVA, B. B. da. Mapeamento da Vulnerabilidade das Terras da Bacia Hidrográfica do Rio Taperoá. Revista Brasileira de Geografia Física, v. 6, n. 2, p. 271-286, 2013. Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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107. | | SOFIATTI, V.; BRITO, G. G. de; SILVA, F. M. de O.; BRANDÃO, Z. N.; SILVA, D. M. A.; SILVA, V. N. B.; LACCHI, A. P. S. Medidor portátil clorofilog-1030 na determinação de pigmentos fotossintéticos em folhas de algodoeiro. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FISIOLOGIA VEGETAL, 12., 2009, Fortaleza. Desafios para produção de alimentos e bioenergia. Fortaleza: SBFV: UFC: Embrapa Agroindústria Tropical, 2009. Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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108. | | BRANDAO, Z. N.; SOFIATTI, V.; FERREIRA, G. B.; LIMA, R. de L. S. de; BELTRAO, N. E. de M.; SILVA, B. B. da. Predição da adubação nitrogenada através da utilização do índice SPAD para o algodoeiro no Semi-árido. Engenharia ambiental, v. 6, n. 3, p. 368-382, set./dez., 2009. Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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109. | | JERÔNIMO, J. F.; ALMEIDA, F. DE A. C.; SILVA, O. R. R. F.; BRANDAO, Z. N.; SOFIATTI, V.; GOMES, J. P. Qualidade da semente e fibra de algodão na caracterização do descaroçador de 25 serras. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v.18, n.6, p.664-671, 2014,. Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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110. | | OLIVEIRA, R. P. DE; BRANDAO, Z. N.; BERNARDI, A. C. DE C.; PEREZ, N. B.; FRANCHINI, J. C.; BENITES, V. DE M.; SANTI, A.; GEBLER, L.; BASSOI, L. H.; ALBA, J. M. F.; SHIRATSUCHI, L. S. Sistematização do índice de oportunidade na adoção da agricultura de precisão para diferentes sistemas produtivos. In: BERNARDI, A. C. DE C.; NAIME, J. DE M.; RESENDE, A. V. DE; BASSOI, L. H.; INAMASU, R. Y. (Ed.). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília, DF : Embrapa, 2014. p. 173-179 Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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111. | | OLIVEIRA, R. P. de; BRANDAO, Z. N.; BERNARDI, A. C. de C.; PEREZ, N. B.; FRANCHINI, J. C.; BENITES, V. de M.; SANTI, A.; GEBLER, L.; BASSOI, L. H.; FILIPPINI ALBA, J. M.; SHIRATSUCHI, L. S. Sistematização do índice de oportunidade na adoção da agricultura de precisão para diferentes sistemas produtivos. In: BERNARDI, A. C. de C.; NAIME, J. de M.; RESENDE, A. V. de; BASSOI, L. H.; INAMASU, R. Y. (Ed.). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília, DF: Embrapa, 2014. p. 173-179. Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Clima Temperado; Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Pecuária Sul; Embrapa Semiárido; Embrapa Soja; Embrapa Solos; Embrapa Trigo; Embrapa Uva e Vinho. |
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112. | | RODRIGUES, H. M.; CEDDIA, M. B.; VASQUES, G. M.; MULDER, V. L.; HEUVELINK, G. B. M.; OLIVEIRA, R. P. de; BRANDAO, Z. N.; MORAIS, J. P. S.; NEVES, M. L.; TAVARES, S. R. de L. Remote sensing and kriging with external drift to improve sparse proximal soil sensing data and define management zones in precision agriculture. AgriEngineering, v. 5, n. 4, p. 2326-2348, 2023. Biblioteca(s): Embrapa Algodão; Embrapa Solos; Embrapa Solos / UEP-Recife. |
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113. | | BRANDAO, Z. N.; SOFIATTI, V.; LIMA, R. de L. S.; FERREIRA, G. B.; MEDEIROS, J. da C.; HENRIQUE, J. N. D.; SILVA, B. B. da; BELTRAO, N. E. de M. Teores de macronutrientes no tecido foliar de plantas de algodão em diferentes estádios fenológicos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DO ALGODÃO, 7., 2009, Foz do Iguaçu. Sustentabilidade da cotonicultura brasileira e expansão dos mercados: anais. Campina Grande: Embrapa Algodão, 2009. 1 CD-ROM Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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114. | | DRUCKER, D. P.; PINTO, D. M.; FIDALGO, E. C. C.; CUSTÓDIO, D. de O.; VICTORIA, D. de C.; ALMEIDA, B. T. de; SIMÕES, M.; MACHADO, C. R. de L.; SANTOS, V. V. dos; DART, R. de O.; AGLIO, M. L. D.; RASCHE, F.; LAFORET, M. R. C.; BETTIOL, G. M.; PEREIRA, S. E. M.; BRANDÃO, Z. N.; GARRASTAZU, M. C.; FILIPPINI ALBA, J. M.; COSTA, F. A. da; TORRES, R. C.; DOMPIERI, M. H. G.; SAMPAIO, S. M. N.; MARTINS, E. C.; PIEROZZI JUNIOR, I.; SILVA, G. B. S. da; GALINARI, G.; FIORINI, F. B.; TAKEMURA, C. M.; CRUZ, S. A. B. da; HOLLER, W. A.; OLIVEIRA, L. H. M. de. GeoInfo - infraestrutura de dados espaciais abertos para a pesquisa agropecuária. Reciis: Revista Eletrônica de Comunicação, Informação & Inovação em Saúde, Rio de Janeiro, v. 11, p. 1-17, 2017. Suplemento. Trabalhos apresentados na 8a Conferência Luso Brasileira sobre Acesso Aberto - ConfOA. Na publicação: Davi Oliveira Custódio, Bibiana Teixeira Almeida, Margareth Simões, Gustavo Bayma-Silva. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Algodão; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Clima Temperado; Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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115. | | DRUCKER, D. P.; PINTO, D. M.; FIDALGO, E. C. C.; CUSTÓDIO, D. de O.; VICTORIA, D. de C.; ALMEIDA, B. T. de; SIMÕES, M.; MACHADO, C. R. de L.; SANTOS, V. V. dos; DART, R. de O.; AGLIO, M. L. D.; RASCHE, F.; LAFORET, M. R. C.; BETTIOL, G. M.; PEREIRA, S. E. M.; BRANDÃO, Z. N.; GARRASTAZU, M. C.; FILIPPINI ALBA, J. M.; COSTA, F. A. da; TORRES, R. C.; DOMPIERI, M. H. G.; SAMPAIO, S. M. N.; MARTINS, E. C.; PIEROZZI JUNIOR, I.; SILVA, G. B. S. da; GALINARI, G.; FIORINI, F. B.; TAKEMURA, C. M.; CRUZ, S. A. B. da; HOLLER, W. A.; OLIVEIRA, L. H. M. de. GeoInfo - infraestrutura de dados espaciais abertos para a pesquisa agropecuária. Reciis: Revista Eletrônica de Comunicação, Informação & Inovação em Saúde, Rio de Janeiro, v. 11, p. 1-17, 2017. Suplemento. Trabalhos apresentados na 8a Conferência Luso Brasileira sobre Acesso Aberto - ConfOA. Na publicação: Davi Oliveira Custódio, Bibiana Teixeira Almeida, Margareth Simões, Gustavo Bayma-Silva. Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Solos. |
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116. | | DRUCKER, D. P.; PINTO, D. M.; FIDALGO, E. C. C.; CUSTÓDIO, D. de O.; VICTORIA, D. de C.; ALMEIDA, B. T. de; SIMÕES, M.; MACHADO, C. R. de L.; SANTOS, V. V. dos; DART, R. de O.; AGLIO, M. L. D.; RASCHE, F.; LAFORET, M. R. C.; BETTIOL, G. M.; PEREIRA, S. E. M.; BRANDÃO, Z. N.; GARRASTAZU, M. C.; FILIPPINI ALBA, J. M.; COSTA, F. A. da; TORRES, R. C.; DOMPIERI, M. H. G.; SAMPAIO, S. M. N.; MARTINS, E. C.; PIEROZZI JUNIOR, I.; SILVA, G. B. S. da; GALINARI, G.; FIORINI, F. B.; TAKEMURA, C. M.; CRUZ, S. A. B. da; HOLLER, W. A.; OLIVEIRA, L. H. M. de. GeoInfo - infraestrutura de dados espaciais abertos para a pesquisa agropecuária. Reciis: Revista Eletrônica de Comunicação, Informação & Inovação em Saúde, Rio de Janeiro, v. 11, p. 1-17, 2017. Suplemento. Trabalhos apresentados na 8a Conferência Luso Brasileira sobre Acesso Aberto - ConfOA. Na publicação: Davi Oliveira Custódio, Bibiana Teixeira Almeida, Margareth Simões, Gustavo Bayma-Silva. Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Meio Ambiente. |
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117. | | DRUCKER, D. P.; PINTO, D. M.; FIDALGO, E. C. C.; CUSTÓDIO, D. de O.; VICTORIA, D. de C.; ALMEIDA, B. T. de; SIMÕES, M.; MACHADO, C. R. de L.; SANTOS, V. V. dos; DART, R. de O.; AGLIO, M. L. D.; RASCHE, F.; LAFORET, M. R. C.; BETTIOL, G. M.; PEREIRA, S. E. M.; BRANDÃO, Z. N.; GARRASTAZU, M. C.; FILIPPINI ALBA, J. M.; COSTA, F. A. da; TORRES, R. C.; DOMPIERI, M. H. G.; SAMPAIO, S. M. N.; MARTINS, E. C.; PIEROZZI JUNIOR, I.; SILVA, G. B. S. da; GALINARI, G.; FIORINI, F. B.; TAKEMURA, C. M.; CRUZ, S. A. B. da; HOLLER, W. A.; OLIVEIRA, L. H. M. de. GeoInfo - infraestrutura de dados espaciais abertos para a pesquisa agropecuária. Reciis: Revista Eletrônica de Comunicação, Informação & Inovação em Saúde, Rio de Janeiro, v. 11, p. 1-17, 2017. Suplemento. Trabalhos apresentados na 8a Conferência Luso Brasileira sobre Acesso Aberto - ConfOA. Na publicação: Davi Oliveira Custódio, Bibiana Teixeira Almeida, Margareth Simões, Gustavo Bayma-Silva. Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos; Embrapa Territorial. |
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Registros recuperados : 117 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Algodão. |
Data corrente: |
21/08/2023 |
Data da última atualização: |
21/08/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
CARNEIRO, F. M.; BRITO FILHO, A. L. de; FERREIRA, F. M.; SEBEN JUNIOR, G. de F.; BRANDÃO, Z. N.; SILVA, R. P. da; SHIRATSUCHI, L. S. |
Afiliação: |
FRANCIELE MORLIN CARNEIRO, UTFPR; ARMANDO LOPES DE BRITO FILHO, UNESP; FRANCIELLE MORELLI FERREIRA, UNESP; GETULIO DE FREITAS SEBEN JUNIOR, UNEMAT; ZIANY NEIVA BRANDÃO, CNPA; ROUVERSON PEREIRA DA SILVA, UNESP; LUCIANO SHOZO SHIRATSUCHI, LOUISIANA STATE UNIVERSITY. |
Título: |
Soil and satellite remote sensing variables importance using machine learning to predict cotton yield. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
Smart Agricultural Technology, v. 5, p. 1-10, 100292, 2023. |
ISSN: |
2772-3755 |
DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.atech.2023.100292 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Remote sensing (RS) in agriculture has been widely used for mapping soil, plant, and atmosphere attributes, as well as helping in the sustainable production of the crop by providing the possibility of application at variable rates and estimating the productivity of agricultural crops. In this way, proximal sensors used by RS help producers in decision-making to increase productivity. This research aims to identify the best feature importance ranking to the Random Forest Classifier to predict cotton yield and select which one best correlates with cotton yield. This work was developed in four commercial fields on a Newellton, LA, USA farm. We evaluated the cotton in different years as 2019, 2020, and 2021. The variables evaluated were: soil parameters, topographic indices, elevation derivatives, and orbital remote sensing. The soil sensor used was: GSSI Profiler EMP400 (soil electromagnetic induction sensor) at a frequency of 15 kHz, and the RS data were collected from satellite images from Sentinel 2 (passive sensor) and active sensor from LiDAR (Light Detection and Ranging). For training (70%) and validation (30%) of dataset results, Spearman correlation was used between sensors and cotton yield data, machine learning (Random Forest Classifier and Regressor - RFC and RFR). The metric parameters were the coefficient of determination (R2), the Mean Absolute Error (MAE), and the Root Mean Square Error (RMSE). This study found that profiler, Sentinel-2 (blue, red, and green), TPI, LiDAR, and RTK elevation show the best correlations to predicting cotton yield. MenosRemote sensing (RS) in agriculture has been widely used for mapping soil, plant, and atmosphere attributes, as well as helping in the sustainable production of the crop by providing the possibility of application at variable rates and estimating the productivity of agricultural crops. In this way, proximal sensors used by RS help producers in decision-making to increase productivity. This research aims to identify the best feature importance ranking to the Random Forest Classifier to predict cotton yield and select which one best correlates with cotton yield. This work was developed in four commercial fields on a Newellton, LA, USA farm. We evaluated the cotton in different years as 2019, 2020, and 2021. The variables evaluated were: soil parameters, topographic indices, elevation derivatives, and orbital remote sensing. The soil sensor used was: GSSI Profiler EMP400 (soil electromagnetic induction sensor) at a frequency of 15 kHz, and the RS data were collected from satellite images from Sentinel 2 (passive sensor) and active sensor from LiDAR (Light Detection and Ranging). For training (70%) and validation (30%) of dataset results, Spearman correlation was used between sensors and cotton yield data, machine learning (Random Forest Classifier and Regressor - RFC and RFR). The metric parameters were the coefficient of determination (R2), the Mean Absolute Error (MAE), and the Root Mean Square Error (RMSE). This study found that profiler, Sentinel-2 (blue, red, and green), TP... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Árvores de decisão; Decision trees; Imagem de satélite; Inteligência artificial; Produção sustentável; Proximal sensors; Random forest; RS; Satellite imagery; Sensores proximais; Sustainable production. |
Thesagro: |
Algodão; Estrutura do Solo; Gossypium Hirsutum; Sensoriamento Remoto. |
Thesaurus NAL: |
Artificial intelligence; Cotton; Remote sensing; Soil structure. |
Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1156016/1/SOIL-SATELLITE-COTTON-ZIANY.pdf
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Marc: |
LEADER 02921naa a2200445 a 4500 001 2156016 005 2023-08-21 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a2772-3755 024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.atech.2023.100292$2DOI 100 1 $aCARNEIRO, F. M. 245 $aSoil and satellite remote sensing variables importance using machine learning to predict cotton yield.$h[electronic resource] 260 $c2023 520 $aRemote sensing (RS) in agriculture has been widely used for mapping soil, plant, and atmosphere attributes, as well as helping in the sustainable production of the crop by providing the possibility of application at variable rates and estimating the productivity of agricultural crops. In this way, proximal sensors used by RS help producers in decision-making to increase productivity. This research aims to identify the best feature importance ranking to the Random Forest Classifier to predict cotton yield and select which one best correlates with cotton yield. This work was developed in four commercial fields on a Newellton, LA, USA farm. We evaluated the cotton in different years as 2019, 2020, and 2021. The variables evaluated were: soil parameters, topographic indices, elevation derivatives, and orbital remote sensing. The soil sensor used was: GSSI Profiler EMP400 (soil electromagnetic induction sensor) at a frequency of 15 kHz, and the RS data were collected from satellite images from Sentinel 2 (passive sensor) and active sensor from LiDAR (Light Detection and Ranging). For training (70%) and validation (30%) of dataset results, Spearman correlation was used between sensors and cotton yield data, machine learning (Random Forest Classifier and Regressor - RFC and RFR). The metric parameters were the coefficient of determination (R2), the Mean Absolute Error (MAE), and the Root Mean Square Error (RMSE). This study found that profiler, Sentinel-2 (blue, red, and green), TPI, LiDAR, and RTK elevation show the best correlations to predicting cotton yield. 650 $aArtificial intelligence 650 $aCotton 650 $aRemote sensing 650 $aSoil structure 650 $aAlgodão 650 $aEstrutura do Solo 650 $aGossypium Hirsutum 650 $aSensoriamento Remoto 653 $aÁrvores de decisão 653 $aDecision trees 653 $aImagem de satélite 653 $aInteligência artificial 653 $aProdução sustentável 653 $aProximal sensors 653 $aRandom forest 653 $aRS 653 $aSatellite imagery 653 $aSensores proximais 653 $aSustainable production 700 1 $aBRITO FILHO, A. L. de 700 1 $aFERREIRA, F. M. 700 1 $aSEBEN JUNIOR, G. de F. 700 1 $aBRANDÃO, Z. N. 700 1 $aSILVA, R. P. da 700 1 $aSHIRATSUCHI, L. S. 773 $tSmart Agricultural Technology$gv. 5, p. 1-10, 100292, 2023.
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