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Registros recuperados : 15 | |
7. | | KUCHLER, P. C.; BÉGUÉ, A.; SIMÕES, M.; GAETANO, R.; ARVOR, D.; FERRAZ, R. P. D. Assessing the optimal preprocessing steps of MODIS time series to map cropping systems in Mato Grosso, Brazil. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 92, 102150, Oct. 2020. Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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12. | | SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.; ALMEIDA, M. B. F. de; VIEIRA, L. P.; LAGE, S. M.; FREITAS, P. L. de. Inteligência artificial para a avaliação de pastagens degradadas a partir de fotos de smartphones e de séries temporais de imagens de satélite: uma abordagem baseada em deep e machine learning para subsidiar o cálculo de indicadores agro-socioambientais. Caderno Pedagógico, v. 20, n. 10, p. 4637-4657, 2023. Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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13. | | KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; MACHADO, P. L. O. de A.; FERRAZ, R. P. D.; MADARI, B. E.; FREITAS, P. L. de; MANZATTO, C. V. Monitoring Brazilian low-carbon agriculture plan: the potential of remote sensing to detect adoption of selected agricultural practices. In: EFITA WCCA CONGRESS, 2017, Montpellier. Conference proceedings. Montpellier: Efita, 2017. p. 169-170. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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14. | | KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; MACHADO, P. L. O. de A.; FERRAZ, R. P. D.; MADARI, B. E.; FREITAS, P. L. de; MANZATTO, C. V. Monitoring Brazilian low-carbon agriculture plan: the potential of remote sensing to detect adoption of selected agricultural practices. In: EFITA WCCA CONGRESS, 2017, Montpellier. Conference proceedings. Montpellier: Efita, 2017. p. 169-170. Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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15. | | KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D.; MACHADO, P. L. O. de A.; ROSA, M.; GAETANO, R.; BÉGUÉ, A. Monitoring complex integrated crop-livestock systems at regional scale in Brazil: a big earth observation data approach. Remote Sensing, v. 14, n. 7, 1648, 2022. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Solos. |
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Registros recuperados : 15 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
Data corrente: |
29/11/2018 |
Data da última atualização: |
11/11/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; BÉGUÉ, A. |
Afiliação: |
PATRICK CALVANO KUCHLER, UERJ/CIRAD; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; AGNÈS BÉGUÉ, CIRAD. |
Título: |
Uso de geotecnologias para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono. |
Ano de publicação: |
2018 |
Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 7., 2018, Jardim, MS. Anais... São José dos Campos: INPE, 2018. p. 1068-1077. Geopantanal 2018. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A implementação dos Sistemas Integrados de produção agropecuária (SI), ou seja, a integração lavoura-pecuária-floresta (ILPFs), constitui uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para o Brasil. Estados, como Mato Grosso (MT), tradicionalmente grandes produtores agrícolas já vem adotando esta estratégia e potencializando a sua capacidade produtiva. O Governo Federal vem, desde 2009, promovendo a disseminação e adoção dos sistemas integrados, entretanto ainda não existe uma metodologia de monitoramento desta tendência. Nossa hipótese é que técnicas de classificação Random Forest (RF) aplicadas a Séries Temporais (ST) do satélite MODIS sejam capazes de detectar determinados SI no MT. Para isso, avaliamos a acurácia do RF aplicado a ST de 16 dias de NDVI do MODIS MOD13Q1 para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do MT. As ST foram utilizadas de forma original e processadas. Como processamento, foi utilizada a técnica baseada em Savitsky golay para filtragem e suavização e posteriormente geradas 11 métricas fenológicas para cada ano. Dois modelos RF foram testados: (i) utilizando as 11 métricas fenológicas (ii) utilizando as métricas e a série original. O índice kappa para (i) foi de 0,63 sendo que 9 apresentam potencial discriminatório, já o resultado de (ii) foi de 0,84 onde apenas 01 métrica obteve importância significativa para a discriminação. Nossos resultados apontam que a utilização da técnica de classificação RF em abordagem multitemporal com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento de alguns tipos de SI. Sendo a combinação das séries originais com as métricas apresentaram ganhos não muito expressivos. MenosA implementação dos Sistemas Integrados de produção agropecuária (SI), ou seja, a integração lavoura-pecuária-floresta (ILPFs), constitui uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para o Brasil. Estados, como Mato Grosso (MT), tradicionalmente grandes produtores agrícolas já vem adotando esta estratégia e potencializando a sua capacidade produtiva. O Governo Federal vem, desde 2009, promovendo a disseminação e adoção dos sistemas integrados, entretanto ainda não existe uma metodologia de monitoramento desta tendência. Nossa hipótese é que técnicas de classificação Random Forest (RF) aplicadas a Séries Temporais (ST) do satélite MODIS sejam capazes de detectar determinados SI no MT. Para isso, avaliamos a acurácia do RF aplicado a ST de 16 dias de NDVI do MODIS MOD13Q1 para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do MT. As ST foram utilizadas de forma original e processadas. Como processamento, foi utilizada a técnica baseada em Savitsky golay para filtragem e suavização e posteriormente geradas 11 métricas fenológicas para cada ano. Dois modelos RF foram testados: (i) utilizando as 11 métricas fenológicas (ii) utilizando as métricas e a série original. O índice kappa para (i) foi de 0,63 sendo que 9 apresentam potencial discriminatório, já o resultado de (ii) foi de 0,84 onde apenas 01 métrica obteve importância significativa para a discriminação. Nossos resultados apontam que a utilização da técnica de classificação RF em abordagem multitemporal c... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Mato Grosso; Random forest; Séries temporais; Sistemas integrados. |
Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
Thesaurus NAL: |
Remote sensing. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/187269/1/2018-057.pdf
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Marc: |
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