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| Registros recuperados : 198 | |
| 141. |  | SILVA, F. S.; VAZ, C. M. P.; SPERANZA, E. A.; GALBIERI, R.; ESQUERDO, J. C. D. M.; VILLELA, J. M.; CRESTANA, S. Correlações da produtividade do algodoeiro com índices de vegetação obtidos por séries temporais de imagens de satélite. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 4., 2019, São Carlos, SP. Ciência, inovação e mercado: anais. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2019. p. 170-174. Editores: Paulino Ribeiro Villas-Boas, Maria Alice Martins, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Ladislau Martin Neto. Na publicação: Eduardo Speranza. SIAGRO 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 142. | | SILVA, F. S.; VAZ, C. M. P.; SPERANZA, E. A.; GALBIERI, R.; ESQUERDO, J. C. D. M.; VILLELA, J. M.; CRESTANA, S. Correlações da produtividade do algodoeiro com índices de vegetação obtidos por séries temporais de imagens de satélite. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 4., 2019, São Carlos, SP. Ciência, inovação e mercado: anais. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2019. Editores: Paulino Ribeiro Villas-Boas, Maria Alice Martins, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Ladislau Martin Neto. SIAGRO 2019. 170-174| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 143. | | PADOVANI, C. R.; ARAÚJO, A. F. de; ISHII, R. P.; MATSUBARA, E. T.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTONIASSI, R. A. dos S. Sistema de suporte à decisão para a adaptação e convivência da pecuária extensiva à dinâmica das inundações e estiagens do Pantanal frente às mudanças climáticas. In: SOTTA, E. D.; SAMPAIO, F. G.; MARZALL, K.; SILVA, W. G. da (org.). Estratégias de adaptação às mudanças do clima dos sistemas agropecuários brasileiros. Brasília, DF: MAPA, 2021. p. 92-93.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pantanal. |
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| 144. | | CATTANI, C. E. V.; SILVA, B. B. da; OLDONI, L. V.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M. Estimativa da evapotranspiração real diária para o município de São Gabriel do Oeste-MS utilizando imagens orbitais. Acta Iguazu, Cascavel, v. 6, n. 2, p. 13-24, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 145. | | SILVA, B. B. da; CATTANI, C. E. V.; OLDONI, L. V.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M. Estimativa de evapotranspiração real diária para o município de São Gabriel do Oeste utilizando algoritmo SEBAL e imagens Landsat 8. In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 6., 2016, Cuiabá. Anais... São José dos Campos: INPE; Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 197-206. 1 CD-ROM. GeoPantanal 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 146. | | ALMEIDA, C. A. de; COUTINHO, A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ADAMI, M.; VENTURIERI, A.; DINIZ, C. G.; DESSAY, N.; DURIEUX, L.; GOMES, A. R. High spatial resolution land use and land cover mapping of the Brazilian Legal Amazon in 2008 using Landsat-5/TM and MODIS data. Acta Amazonica, Manaus, v. 46, n. 3, p. 291-302, July/Sept. 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 147. | | PADOVANI, C. R.; ARAÚJO, A. F. de; ISHII, R. P.; MATSUBARA, E. T.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTONIASSI, R. A. dos S. Decision making support system for the adaptation and coexistence of extensive livestock farming in the dynamics of pantanal floods and droughts in face of climate change. In: SOTTA, E. D.; SAMPAIO, F. G.; MARZALL, K.; SILVA, W . G. da (ed.). Adapting to climate change: strategies for Brazilian agricultural and livestock systems. Brasília, DF: MAPA, 2021. p. 92-93.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pantanal. |
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| 149. | | SPERANZA, E. A.; ESQUERDO, J. C. D. M.; SILVA, J. dos S. V. da; ANTUNES, J. F. G.; LOURENÇO, F. V.; CEZAR, V. M. SISLA - Interactive system for environmental licensing support. Geografia, Rio Claro, v. 36, p. 57-72, jun. 2011. Número especial.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 152. | | ESQUERDO, J. C. D. M.; CRUZ, S. A. B.; MACÁRIO, C. G. do N.; ANTUNES, J. F. G.; SILVA, J. dos S. V. da; COUTINHO, A. C. Tecnologias da informação aplicadas aos dados geoespaciais. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; ROMANI, L. A. S. (Ed.). Tecnologias da informação e comunicação e suas relações com a agricultura. Brasília, DF: Embrapa, 2014. Cap. 8. p. 139-156.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 153. | | WANG, Y.; ZIV, G.; ADAMI, M.; ALMEIDA, C. A. de; ANTUNES, J. F. G.; COUTINHO, A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; GOMES, A. R.; GALBRAITH, D. Upturn in secondary forest clearing buffers primary forest loss in the Brazilian Amazon. Nature sustainability, v. 3, n. 4, Apr. 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 154. | | BUENO, I. T.; ANTUNES, J. F. G.; TORO, A. P. S. G. D.; WERNER, J. P. S.; COUTINHO, A. C.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; LAMPARELLI, R. A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; MAGALHÃES, P. S. G. Land use/land cover classification in a heterogeneous agricultural landscape using PlanetScope data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. XLVIII-M-1-2023, p. 49-55, 2023. Edition of proceedings of the 39th International Symposium on Remote Sensing of Environment (ISRSE-39) "From Human Needs to SDGs", 2023, Antalya, Türkiye.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 155. | | BUENO, I. T.; ANTUNES, J. F. G.; TORO, A. P. S. G. D.; WERNER, J. P. S.; LAMPARELLI, R. A. C.; COUTINHO, A. C.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ESQUERDO, J. C. D. M.; MAGALHÃES, P. S. G. Land use/land cover classification and scale effect analysis for a multi-temporal superpixel-based segmentation using PlanetScope data. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 304-307. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 156. | | REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; SILVA, B. C.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; ROCHA, J. V.; MAGALHÃES, P. S. G. Monitoring pasture aboveground biomass and canopy height in an integrated crop-livestock system using textural information from PlanetScope imagery. Remote Sensing, v. 12, n. 16, p. 1-21, Aug. 2020. Article number: 2534.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 157. | | BAMBINI, M. D.; LEITE, M. A. de A.; BOLFE, E. L.; SILVA, F. R. da; LUCHIARI JUNIOR, A.; YASSITEPE, J. E. de C. T.; ESQUERDO, J. C. D. M.; SOUZA, K. X. S. de; VISOLI, M. C. Observatório de Agricultura Digital: instrumento de inteligência estratégica na Embrapa: conheça a estrutura por trás do Planejamento Estratégico em Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação da Embrapa, criada para antecipar desafios e oportunidades. AgTech Garage News, 7 fev. 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 158. | | BUENO, I. T.; ANTUNES, J. F. G.; REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; TORO, A. P.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ESQUERDO, J. C. D. M.; LAMPARELLI, R. A. C.; COUTINHO, A. C.; MAGALHÃES, P. S. G. Mapping integrated crop-livestock systems in Brazil with planetscope time series and deep learning. Remote Sensing of Environment, v. 299, 113886, Dec. 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 159. | | ARRAES, C. L.; LAMPARELLI, R. A. C.; ROCHA, J. V.; ESQUERDO, J. C. D. M.; SALVADOR, P.; RODRÍGUES, J.; ROQUE, J.-L. C.; JUSTO, J. S.; BENATTI, B. G. Reliability of summer crop masks derived from second order polynomial equations. Journal of Agricultural Science, Toronto, v. 5, n. 3, p. 63-75, 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 160. | | PINTO, D. M.; DRUCKER, D. P.; SIMÕES, M.; ESQUERDO, J. C. D. M.; DART, R. de O.; RASCHE, F.; FORTALEZA, J. M.; CUSTODIO, D. de O.; BERTIN, P. R. B. Estado da arte da gestão do GEOINFO: infraestrutura de dados espaciais da Embrapa. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFRAESTRUTURA DE DADOS ESPACIAIS, 2., 2020, Rio de Janeiro. Anais... Rio de Janeiro: IBGE, 2020. 3 p. SBIDE 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Solos; Embrapa Unidades Centrais. |
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| Registros recuperados : 198 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
18/09/2020 |
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Data da última atualização: |
14/12/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; SILVA, B. C.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; ROCHA, J. V.; MAGALHÃES, P. S. G. |
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Afiliação: |
ALINY A. DOS REIS, Nipe, Feagri/Unicamp; JOÃO P. S. WERNER, Feagri/Unicamp; BRUNA C. SILVA, Feagri/Unicamp; GLEYCE K. D. A. FIGUEIREDO, Feagri/Unicamp; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; RUBENS A. C. LAMPARELLI, Nipe/Unicamp; JANSLE V. ROCHA, Feagri/Unicamp; PAULO S. G. MAGALHÃES, Nipe/Unicamp. |
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Título: |
Monitoring pasture aboveground biomass and canopy height in an integrated crop-livestock system using textural information from PlanetScope imagery. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Remote Sensing, v. 12, n. 16, p. 1-21, Aug. 2020. |
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DOI: |
10.3390/rs12162534 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Article number: 2534. |
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Conteúdo: |
Abstract: Fast and accurate quantification of the available pasture biomass is essential to support grazing management decisions in intensively managed fields. The increasing temporal and spatial resolutions oered by the new generation of orbital platforms, such as Planet CubeSat satellites, have improved the capability of monitoring pasture biomass using remotely sensed data. Here, we assessed the feasibility of using spectral and textural information derived from PlanetScope imagery for estimating pasture aboveground biomass (AGB) and canopy height (CH) in intensively managed fields and the potential for enhanced accuracy by applying the extreme gradient boosting (XGBoost) algorithm. Our results demonstrated that the texture measures enhanced AGB and CH estimations compared to the performance obtained using only spectral bands or vegetation indices. The best results were found by employing the XGBoost models based only on texture measures. These models achieved moderately high accuracy to predict pasture AGB and CH, explaining 65% and 89% of AGB (root mean square error (RMSE) = 26.52%) and CH (RMSE = 20.94%) variability, respectively. This study demonstrated the potential of using texture measures to improve the prediction accuracy of AGB and CH models based on high spatiotemporal resolution PlanetScope data in intensively managed mixed pastures. |
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Palavras-Chave: |
Extreme gradient boosting; Floresta aleatória; Integrated systems; Mixed pastures; Pastagem tropical; Pasto; Random forest; Texture measures. |
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Thesagro: |
Biomassa; Pastagem Mista; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Aboveground biomass; Biomass; Pastures; Remote sensing; Tropical pastures. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/216114/1/AP-Monitoring-pasture-aboveground-2020.pdf
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Marc: |
LEADER 02709naa a2200445 a 4500
001 2125026
005 2021-12-14
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $a10.3390/rs12162534$2DOI
100 1 $aREIS, A. A. dos
245 $aMonitoring pasture aboveground biomass and canopy height in an integrated crop-livestock system using textural information from PlanetScope imagery.$h[electronic resource]
260 $c2020
500 $aArticle number: 2534.
520 $aAbstract: Fast and accurate quantification of the available pasture biomass is essential to support grazing management decisions in intensively managed fields. The increasing temporal and spatial resolutions oered by the new generation of orbital platforms, such as Planet CubeSat satellites, have improved the capability of monitoring pasture biomass using remotely sensed data. Here, we assessed the feasibility of using spectral and textural information derived from PlanetScope imagery for estimating pasture aboveground biomass (AGB) and canopy height (CH) in intensively managed fields and the potential for enhanced accuracy by applying the extreme gradient boosting (XGBoost) algorithm. Our results demonstrated that the texture measures enhanced AGB and CH estimations compared to the performance obtained using only spectral bands or vegetation indices. The best results were found by employing the XGBoost models based only on texture measures. These models achieved moderately high accuracy to predict pasture AGB and CH, explaining 65% and 89% of AGB (root mean square error (RMSE) = 26.52%) and CH (RMSE = 20.94%) variability, respectively. This study demonstrated the potential of using texture measures to improve the prediction accuracy of AGB and CH models based on high spatiotemporal resolution PlanetScope data in intensively managed mixed pastures.
650 $aAboveground biomass
650 $aBiomass
650 $aPastures
650 $aRemote sensing
650 $aTropical pastures
650 $aBiomassa
650 $aPastagem Mista
650 $aSensoriamento Remoto
653 $aExtreme gradient boosting
653 $aFloresta aleatória
653 $aIntegrated systems
653 $aMixed pastures
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653 $aPasto
653 $aRandom forest
653 $aTexture measures
700 1 $aWERNER, J. P. S.
700 1 $aSILVA, B. C.
700 1 $aFIGUEIREDO, G. K. D. A.
700 1 $aANTUNES, J. F. G.
700 1 $aESQUERDO, J. C. D. M.
700 1 $aCOUTINHO, A. C.
700 1 $aLAMPARELLI, R. A. C.
700 1 $aROCHA, J. V.
700 1 $aMAGALHÃES, P. S. G.
773 $tRemote Sensing$gv. 12, n. 16, p. 1-21, Aug. 2020.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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