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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
08/11/2021 |
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Data da última atualização: |
08/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D. |
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Afiliação: |
PATRICK CALVANO KUTCHLER, UERJ; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; AGNÈS BÉGUÉ, CIRAD; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; DAMIEN ARVOR, CNRS, France. |
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Título: |
Big Earth Observation Data e aprendizado de máquina para mapeamento da agricultura sustentável no Brasil. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REDIN, E. (org.). Ciências rurais em foco. Belo Horizonte: Poisson, 2021. v. 4, cap. 4, p. 24-30. |
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DOI: |
http://doi.org/10.36229/978-65-5866-079-8.CAP.04 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A implementação do iLP, ou seja, a diversificação, rotação, consorcio e/ou sucessão das atividades agrícolas e de pecuária na mesma área formando um único sistema, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para brasil, com diversos impactos positivos com destaque na conservação do solo e rentabilidade e viabilidade econômica. O acompanhamento da implantação desta iniciativa é fundamental como instrumento de gestão pública, porém ainda é um desafio. Nesta direção, este trabalho discute a aplicação dos conceitos de BIG DATA e aprendizado de máquina para o sensoriamento remoto. Como teste foi utilizado o classificador Random Forest (RF) aplicado a séries temporais MODIS para analisar a capacidade de detecção de 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, sendo o grande desafio o tratamento das SITS em larga escala, necessitando em termos de arquitetura de sistemas processamento paralelo em nuvem, tecnologia esta, cada vez mais disponível. MenosA implementação do iLP, ou seja, a diversificação, rotação, consorcio e/ou sucessão das atividades agrícolas e de pecuária na mesma área formando um único sistema, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para brasil, com diversos impactos positivos com destaque na conservação do solo e rentabilidade e viabilidade econômica. O acompanhamento da implantação desta iniciativa é fundamental como instrumento de gestão pública, porém ainda é um desafio. Nesta direção, este trabalho discute a aplicação dos conceitos de BIG DATA e aprendizado de máquina para o sensoriamento remoto. Como teste foi utilizado o classificador Random Forest (RF) aplicado a séries temporais MODIS para analisar a capacidade de detecção de 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, sendo o grande desafio o tratamento das SITS em larga escala, necessitando em termos de arquitetura de sistemas processamento paralelo em n... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Big Earth Observation Data; Mato Grosso; Random forest; Séries temporais; Sistemas integrados. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/227468/1/Big-Earth-Observation-Data-e-aprendizado-de-maquina-2021.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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| Registros recuperados : 7 | |
| 3. |  | PEREIRA, C. G. S.; SILVA, V. J. da; GUIMARÃES, M. S.; PEQUENO, D. N. L.; TONATO, F. Fixed versus variable rest period effects on herbage accumulation and canopy structure of grazed 'Tifton 85' and 'Jiggs' Bermuda grass. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 53, n. 1, p. 113-120, jan. 2018. Título em português: Efeitos de períodos de descanso fixo e variável no acúmulo de forragem e estrutura do dossel de capim-bermuda 'Jiggs' e 'Tifton 85' sob pastejo.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 6. | | SANTOS, F. G. R. dos; COSTA, C. dos S.; ARAÚJO, R. A. de A.; SILVA, V. J. da; CÂNDIDO, M. J. D.; FURTADO, R. N.; ROGERIO, M. C. P.; POMPEU, R. C. F. F. Gas exchange, chemical composition and productive characteristics of tropical grasses deferred II: cultivars BRS Paiaguás and BRS Piatã. Revista Brasileira de Saúde e Produção Animal, v. 22, p. 1-16, e2122162021, 2021.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 7. | | POMPEU, R. C. F. F.; FONTINELE, R. G.; SANTOS, F. G. R. dos; CHAVES, A. K. de L.; ROGERIO, M. C. P.; CÂNDIDO, M. J. D.; SILVA, V. J. da; COSTA, C. dos S.; SOUZA, H. A. de; MAGALHAES, J. A. Estrutura e composição químico-bromatológica das cultivares BRS Paiaguás e BRS Piatã sob épocas de vedação e idades de utilização. Sobral: Embrapa Caprinos e Ovinos, 2019. 18 p. (Embrapa Caprinos e Ovinos. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 7).| Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| Registros recuperados : 7 | |
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