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| Registros recuperados : 186 | |
| 81. |  | MONTAGNER, D. B.; ROCHA, M. G. da; GENRO, T. C. M.; QUADROS, F. L. F. de; ROMAN, J.; ROSO, D. Sward structural characteristics and ingestive behaviour of beef heifers in a pearl millet pasture. Revista Brasileira de Zootecnia, Viçosa, v. 38, n. 9, p. 1668-1674, set. 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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| 83. | | SANCHES SILVA, CAMILE; MONTAGNER, D. B.; EUCLIDES, V. P. B.; QUEIROZ, C. de A.; ANDRADE, R. A. S. Steer performance on deferred pastures of Brachiaria brizantha and Brachiaria decumbens. Ciência Rural, Santa Maria, v. 46, n. j11, p. 1998-2004, nov. 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 86. | | GURGEL, A. L. C.; DIFANTE, G. dos S.; EUCLIDES, V. P. B.; MONTAGNER, D. B.; ARAUJO, A. R. de; CAMPOS, N. R. F. Acúmulo de forragem e composição morfológica do capim-mombaça sob efeito residual de doses de nitrogênio. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE AGROPECUÁRIA SUSTENTÁVEL, 9., 2018, Viçosa. Anais de resumos expandidos... Viçosa: Os Editores, 2018. Editores: Rogério de Paula Lana e outros p. 991-995| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 87. | | ALVARENGA, C. A. F.; EUCLIDES, V. P. B.; MONTAGNER, D. B.; SBRISSIA, A. F.; BARBOSA, R. A.; ARAUJO, A. R. de. Animal performance and sward characteristics of Mombaça guineagrass pastures subjected to two grazing frequencies. Tropical Grasslands-Forrajes Tropicales, v. 8, n. 1, p. 1-10, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 88. | | ECHEVERRIA, D. M. da S.; EUCLIDES, V. P. B.; ALMEIDA, R. G. de; MONTAGNER, D. B.; NANTES, N. N.; ZIMMER, K. A. Avaliação da biomassa radicular do capim-piatã sob três intensidades de pastejo In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 49., 2012, Brasília. A produção animal no mundo em transformação: anais. Brasília, DF: SBZ, 2012. 3 p. 1 CD-ROM. Trabalho 4QMM.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 89. | | PEREIRA, G. M.; FAVERO. R.; MARTINS, M. W. F.; GOMES, R. da C.; MENEZES, G. R. de O.; TORRES JUNIOR, R. A. de A.; MONTAGNER, D. B. Avaliação de bovinos de diferentes grupos genéticos quanto ao desempenho ponderal do nascimento ao sobreano. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 11., 2015, Campo Grande, MS. Anais... Campo Grande: Embrapa Gado de Corte, 2015. 114 p. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 213). 1 2 p.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 90. | | EUCLIDES, V. P. B.; VALLE, C. B. do; MACEDO, M. C. M.; ALMEIDA, R. G. de; MONTAGNER, D. B.; BARBOSA, R. A. Brazilian scientific progress in pasture research during the first decade of XXI century. Revista Brasileira de Zootecnia, v. 39, p.151-168, 2010. Suplemento especial. Palestra 20 dos Anais da REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA ZOOTECNIA, 47., 2010, Salvador. Empreendedorismo e progresso científicos na zootecnia brasileira de vanguarda: anais. Salvador: SBZ: UFBA, 2010.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 91. | | VALLE, C. B. do; EUCLIDES, V. P. B.; MONTAGNER, D. B.; FERNANDES, C. D.; MACEDO, M. C. M.; VERZIGNASSI, J. R.; MACHADO, L. A. Z. BRS Paiaguás: A new Brachiaria (Urochloa) cultivar for tropical pastures in Brazil Tropical Grasslands - Forrajes Tropicales, v. 1, p. 121-122, 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 93. | | MONTAGNER, D. B.; EUCLIDES, V. P. B.; DIFANTE, G. dos S.; NANTES, N. N.; GOIS, P. O. de; CARLOTO, M. N. Dinâmica do perfilhamento e acúmulo de forragem em pastos de capim-piatã sob lotação contínua. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 47., 2010, Salvador. Empreendedorismo e progresso científicos na zootecnia brasileira de vanguarda: anais. Salvador: SBZ, 2010. 1 CD-ROM. 3 p. R5171| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 94. | | PENA, K. da S.; NASCIMENTO JÚNIOR, D. do; SILVA, S. C. da; EUCLIDES, V. P. B.; MONTAGNER, D. B.; SILVEIRA, M. C. T. da. Dinâmica do perfilhamento em Panicum maximum cv. Tanzânia submetido a intensidades e freqüências de corte. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 44., 2007, Jaboticabal. O avanço científico e tecnológico na produção animal: anais. Jaboticabal: Sociedade Brasileira de Zootecnia: UNESP, Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, 2007. 3 p. 1 CD-ROM. Forragicultura. E807. CNPGC.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 95. | | SCARIOT, C.; MONTAGNER, D. B.; CAMPOS, N. R. F.; ALMEIDA, E. M.; EUCLIDES, V. P. B.; ARAUJO, A. R. de; BOMFIM, L. N. Dinâmica do acúmulo de forragem de BRS Zuri, BRS Quênia e BRS Tamani sob mob grazing. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 15., 2019, Campo Grande, MS. [Resumos dos trabalhos...]. Brasília, DF: Embrapa, 2019 80 p. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 264). Comitê Organizador: Marlene de Barros Coelho; Lenita Ramires dos Santos; Rodrigo Carvalho Alva; Lucimara Chiari; Thais Basso Amaral. p. 24-25| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 96. | | HERNÀNDEZ-GARAY, A.; EUCLIDES, V. P. B.; SILVA, S. C. da; MONTAGNER, D. B.; NANTES, N. N.; NASCIMENTO JUNIOR, D. do; SOARES, C. O. Herbage accumulation and animal performance on Xaraés palisade grass subjected to intensities of continuous stocking management. Tropical Grasslands - Forrajes Tropicales, v. 2, p. 76-78, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 99. | | MORAES, K. P. L. de; EUCLIDES, V. P. B.; ALVARENGA, C. A.; MONTAGNER, D. B.; SILVA, B. A.; ECHEVERRIA, J. R.; ANTUNES, L. E. Estrutura do dossel de campim-mombaça sob pastejo intermitente. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 9., 2013, Campo Grande, MS. [Anais da..]. Campo Grande, MS: Embrapa Gado de Corte, 2013. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 204). Comissão organizadora: Denise Baptaglin Montagner, Grácia Maria Soares Rosinha, Rodrigo Carvalho Alva| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| Registros recuperados : 186 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Gado de Corte. Para informações adicionais entre em contato com cnpgc.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte. |
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Data corrente: |
12/12/2023 |
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Data da última atualização: |
12/12/2023 |
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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: |
BRETAS, I. L.; VALENTE, D. S. M.; OLIVEIRA, T. F. DE; MONTAGNER, D. B.; EUCLIDES, V. P. B.; CHIZZOTTI, F. H. M. |
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Afiliação: |
IGOR LIMA BRETAS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; DOMINGOS SARVIO MAGALHÃES VALENTE, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; THIAGO FURTADO DE OLIVEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; DENISE BAPTAGLIN MONTAGNER, CNPGC; VALERIA PACHECO BATISTA EUCLIDES, CNPGC; FERNANDA HELENA MARTINS CHIZZOTTI, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA. |
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Título: |
Canopy height and biomass prediction in Mombaça guinea grass pastures using satellite imagery and machine learning. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Precision Agriculture, v. 24, n. 4, p. 1638–1662, 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1007/s11119-023-10013-z |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Published online: 17 April 2023. |
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Conteúdo: |
ABSTRACT - Remote sensing can serve as a promising solution for monitoring spatio-temporal variability in grasslands, providing timely information about diferent biophysical parameters. We aimed to develop models for canopy height classifcation and aboveground biomass estimation in pastures of Megathyrsus maximus cv. Mombaça using machine learning techniques and images obtained from the Sentinel-2 satellite. We used diferent spectral bands from the Sentinel-2, which were obtained and processed entirely in the cloud computing space. Three canopy height classes were defned according to grazing management recommendations: Class 0 (<0.45 m), Class 1 (0.45–0.80 m) and Class 2 (>0.80 m). For modeling, the original database was divided into training data (85%) and test data (15%). To avoid dependency between our training and test datasets and ensure greater generalization capacity, we used a spatial grouping evaluation structure. The random forest algorithm was used to predict canopy height and aboveground biomass by using height and biomass feld reference data obtained from 54 paddocks in Brazil between 2016 and 2018. Our results demonstrated precision, recall, and accuracy values of up to 73%, 73%, and 72%, respectively, for canopy height classifcation. In addition, the models showed reasonable predictive performance for aboveground fresh biomass (AFB) and dry matter concentration (DMC; R2=0.61 and 0.69, respectively). We conclude that the combined use of satellite imagery and machine learning techniques has potential to predict canopy height and aboveground biomass of Megathyrsus maximus cv. Mombaça. However, further studies should be conducted to improve the proposed models and develop software to implement the tool under feld conditions. MenosABSTRACT - Remote sensing can serve as a promising solution for monitoring spatio-temporal variability in grasslands, providing timely information about diferent biophysical parameters. We aimed to develop models for canopy height classifcation and aboveground biomass estimation in pastures of Megathyrsus maximus cv. Mombaça using machine learning techniques and images obtained from the Sentinel-2 satellite. We used diferent spectral bands from the Sentinel-2, which were obtained and processed entirely in the cloud computing space. Three canopy height classes were defned according to grazing management recommendations: Class 0 (<0.45 m), Class 1 (0.45–0.80 m) and Class 2 (>0.80 m). For modeling, the original database was divided into training data (85%) and test data (15%). To avoid dependency between our training and test datasets and ensure greater generalization capacity, we used a spatial grouping evaluation structure. The random forest algorithm was used to predict canopy height and aboveground biomass by using height and biomass feld reference data obtained from 54 paddocks in Brazil between 2016 and 2018. Our results demonstrated precision, recall, and accuracy values of up to 73%, 73%, and 72%, respectively, for canopy height classifcation. In addition, the models showed reasonable predictive performance for aboveground fresh biomass (AFB) and dry matter concentration (DMC; R2=0.61 and 0.69, respectively). We conclude that the combined use of satellite imagery and ma... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Pecuária de precisão. |
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Thesagro: |
Biomassa; Pastagem; Sensoriamento Remoto; Tecnologia. |
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Thesaurus NAL: |
Biomass; Pasture management; Remote sensing; Tropical grasslands. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 02758naa a2200313 a 4500
001 2159571
005 2023-12-12
008 2023 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1007/s11119-023-10013-z$2DOI
100 1 $aBRETAS, I. L.
245 $aCanopy height and biomass prediction in Mombaça guinea grass pastures using satellite imagery and machine learning.$h[electronic resource]
260 $c2023
500 $aPublished online: 17 April 2023.
520 $aABSTRACT - Remote sensing can serve as a promising solution for monitoring spatio-temporal variability in grasslands, providing timely information about diferent biophysical parameters. We aimed to develop models for canopy height classifcation and aboveground biomass estimation in pastures of Megathyrsus maximus cv. Mombaça using machine learning techniques and images obtained from the Sentinel-2 satellite. We used diferent spectral bands from the Sentinel-2, which were obtained and processed entirely in the cloud computing space. Three canopy height classes were defned according to grazing management recommendations: Class 0 (<0.45 m), Class 1 (0.45–0.80 m) and Class 2 (>0.80 m). For modeling, the original database was divided into training data (85%) and test data (15%). To avoid dependency between our training and test datasets and ensure greater generalization capacity, we used a spatial grouping evaluation structure. The random forest algorithm was used to predict canopy height and aboveground biomass by using height and biomass feld reference data obtained from 54 paddocks in Brazil between 2016 and 2018. Our results demonstrated precision, recall, and accuracy values of up to 73%, 73%, and 72%, respectively, for canopy height classifcation. In addition, the models showed reasonable predictive performance for aboveground fresh biomass (AFB) and dry matter concentration (DMC; R2=0.61 and 0.69, respectively). We conclude that the combined use of satellite imagery and machine learning techniques has potential to predict canopy height and aboveground biomass of Megathyrsus maximus cv. Mombaça. However, further studies should be conducted to improve the proposed models and develop software to implement the tool under feld conditions.
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773 $tPrecision Agriculture$gv. 24, n. 4, p. 1638–1662, 2023.
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