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Registros recuperados : 23 | |
1. | | PACIULLO, D. S. C.; LIMA, M. A.; GOMIDE, C. A. de M.; CHIZZOTTI, F. H. M. Valor nutritivo, capacidade de suporte e desempenho de novilhas leiteiras em sistema silvipastoril In: CONGRESO DE LA ASOCIACIÓN LATINOAMERICANA DE PRODUCCIÓN ANIMAL, 25.; CONGRESO NORDESTINO DE PRODUÇÃO ANIMAL, 11., 2016, Recife. La seguridad alimentaria en America Latina. Recife: Universidade Federal Rural de Pernambuco, 2016. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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2. | | LIMA, M. A.; PACIULLO, D. S. C.; MORENZ, M. J. F.; GOMIDE, C. A. de M.; CHIZZOTTI, F. H. M. Concentração e fracionamento de proteína bruta de Brachiaria decumbens sob lotação contínua em sistema silvipastoril de longo prazo. In: SIMPÓSIO SOBRE MANEJO ESTRATÉGICO DA PASTAGEM, 10., 2022, Viçosa, MG. Anais... Visconde do Rio Branco, MG: Suprema, 2022. p. 347. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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3. | | PEDREIRA, B. C. e; NASCIMENTO, H. B.; CHIZZOTTI, F. H. M.; PEREIRA, D. H.; TSCHOPE, G. L.; MOMBACH, M. A. Structural characteristics of palisadegrass tillers in livestock-forestry system. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 54., 2017, Foz do Iguaçu. A new view of animal science: challenges and perspectives: Proceedings. Foz do Iguaçu: SBZ, 2017. p. 719. Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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4. | | NASCIMENTO, H. L. B. do; PEDREIRA, B. C. e; SOLLENBERGER, L. E.; PEREIRA, D. H.; MAGALHÃES, C. A. de S.; CHIZZOTTI, F. H. M. Herbage accumulation, canopy structure and tiller morphology of marandu palisadegrass growing in open pasture and in silvopasture. Agroforestry Systems, v. 95, n. 2, p. 339-352, 2021. Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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7. | | LELIS, D. L.; MORENZ, M. J. F.; PACIULLO, D. S. C.; PEREIRA, O. G.; GOMIDE, C. A. de M.; CHIZZOTTI, F. H. M. Inoculantes microbianos e o perfil fermentativo de silagens de capim-elefante BRS Capiaçu. In: SIMPÓSIO SOBRE MANEJO ESTRATÉGICO DA PASTAGEM, 10., 2022, Viçosa, MG. Anais... Visconde do Rio Branco, MG: Suprema, 2022. p. 364. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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8. | | BRETAS, I. L.; VALENTE, D. S. M.; OLIVEIRA, T. F. DE; MONTAGNER, D. B.; EUCLIDES, V. P. B.; CHIZZOTTI, F. H. M. Canopy height and biomass prediction in Mombaça guinea grass pastures using satellite imagery and machine learning. Precision Agriculture, v. 24, n. 4, p. 1638–1662, 2023. Published online: 17 April 2023. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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9. | | TSCHOPE, G. L.; NASCIMENTO, H. L. B. do; PEREIRA, D. H.; PEDREIRA, B. C. e; SEDANO, A. D.; SILVA, N. M. F. da; CHIZZOTTI, F. H. M. Indice de área foliar e área foliar especifica em pastos de capim marandu na entre-safra em sistemas iLPF. In: SIMPÓSIO DE PECUÁRIA INTEGRADA, 2., 2016, Sinop. Recuperação de pastagens: anais. Cuiabá: Fundação Uniselva, 2016. p. 264-265. Editores técnicos: Dalton Henrique Pereira; Bruno Carneiro e Pedreira. Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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10. | | NASCIMENTO, H. L. B. do; PEDREIRA, B. C. e; SOLLENBERGER, L. E.; PEREIRA, D. H.; MAGALHÃES, C. A. de S.; CHIZZOTTI, F. H. M. Physiological characteristics and forage accumulation of grazed Marandu palisade grass (Brachiaria brizantha) growing in monoculture and in silvopasture with Eucalyptus urograndis. Crop and pasture science, v. 70, n. 4, p. 384-394, 2019. Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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11. | | LIMA, M. A.; PACIULLO, D. S. C.; MORENZ, M. J. F.; GOMIDE, C. A. de M.; RODRIGUES, R. de A. R.; CHIZZOTTI, F. H. M. Productivity and nutritive value of Brachiaria decumbens and performance of dairy heifers in a long-term silvopastoral system. Grass and Forage Science, v. 74, n. 1, p. 160-170, 2019. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite; Embrapa Solos. |
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13. | | LELIS, D. L.; PACIULLO, D. S. C.; MORENZ, M. J. F.; PEREIRA, O. G.; GOMIDE, C. A. de M.; CHIZZOTTI, F. H. M. Silagens de capim-elefante BRS Capiaçu sob diferentes estratégias de manejo. In: SIMPÓSIO SOBRE MANEJO ESTRATÉGICO DA PASTAGEM, 10., 2022, Viçosa, MG. Anais... Visconde do Rio Branco, MG: Suprema, 2022. p. 383. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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14. | | DOMICIANO, L. F.; PEDREIRA, B. C. e; SILVA, N. M. F. da; MOMBACH, M. A.; CHIZZOTTI, F. H. M.; BATISTA, E. D.; CARVALHO, P.; CABRAL, L. S.; PEREIRA, D. H.; NASCIMENTO, H. L. B. do. Agroforestry systems: an alternative to intensify forage-based livestock in the Brazilian Amazon. Agroforestry systems, v. 94, n. 5, p. 1849-1849, 2020. Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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15. | | LIMA, M. A.; PACIULLO, D. S. C.; SILVA, F. F.; MORENZ, M. J. F.; GOMIDE, C. A. de M.; RODRIGUES, R. de A. R.; BRETAS, I. L.; CHIZZOTTI, F. H. M. Evaluation of a long-established silvopastoral Brachiaria decumbens system: plant characteristics and feeding value for cattle. Crop & Pasture Science, v. 70, p. 814-825, 2019. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite; Embrapa Solos. |
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16. | | PEDREIRA, B. C. e; NASCIMENTO, H. L. B. do; SILVA, N. M. F. da; MOMBACH, M. A.; CARVALHO, P.; PEREIRA, P. A. B.; DOMICIANO, L. F.; SEDANO, A. D.; CHIZZOTTI, F. H. M.; PEREIRA, D. H. Forage yield of marandu palisadegrass on silvopastoral system under continuous grazing. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 53., 2016, Gramado. Produção animal para as novas gerações: anais. Gramado: SBZ, 2016. Não paginado. Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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17. | | VALOTE, P. D.; LIMA, M. A.; PACIULLO, D. S. C.; MORENZ, M. J. F.; GOMIDE, C. A. de M.; CHIZZOTTI, F. H. M.; ABREU, M. J. I. de; BRETAS, I. L. Características produtivas e qualitativas de capim-braquiária cultivado em sistema silvipastoril e monocultivo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ZOOTECNIA, 27., 2017, Santos. Anais [eletrônicos]... Brasília, DF: Associação Brasileira de Zootecnistas, 2017. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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18. | | BRETAS, I. L.; VALENTE, D. S. M.; SILVA, F. F.; CHIZZOTTI, M. L.; PAULINO, M. F.; D’ÁUREA, A. P.; PACIULLO, D. S. C.; PEDREIRA, B. C. e; CHIZZOTTI, F. H. M. Prediction of aboveground biomass and dry-matter content in brachiaria pastures by combining meteorological data and satellite imagery. Grass and Forage Science, v. 76, p. 340-362, 2021. Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Gado de Leite. |
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19. | | PEDREIRA, B. C. e; CARVALHO, P. de; NASCIMENTO, H. L. B. do; DOMICIANO, L. F.; MOMBACH, M. A.; PEREIRA, D. H.; CABRAL, L. da S.; CHIZZOTTI, F. H. M.; ABREU, J. G. de. SIPA: uma nova perspectiva para a pecuária brasileira. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SISTEMAS INTEGRADOS DE PRODUÇÃO AGROPECUÁRIA, 2.; ENCONTRO DE INTEGRAÇÃO LAVOURA-PECUÁRIA DO SUL DE MATO GROSSO, 2., Rondonópolis, 2018. Anais eletrônicos... Mato Grosso: UFMT, 2018. Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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20. | | LIMA, M. A.; LELIS, D. L.; MARTINS, A. O.; PACIULLO, D. S. C.; NUNES-NESI, A.; ARAÚJO, W. L.; MORENZ, M. J. F.; SILVA, F. F.; GOMIDE, C. A. de M.; RODRIGUES, R. de A. R.; CHIZZOTTI, F. H. M. Seasonal changes in carbon and nitrogen metabolism of Brachiaria decumbens in a long-term silvopastoral system. Grass and Forage Science, v. 76, n. 4, p. 451-462, 2021. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite; Embrapa Solos. |
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Registros recuperados : 23 | |
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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
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte. |
Data corrente: |
12/12/2023 |
Data da última atualização: |
12/12/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
BRETAS, I. L.; VALENTE, D. S. M.; OLIVEIRA, T. F. DE; MONTAGNER, D. B.; EUCLIDES, V. P. B.; CHIZZOTTI, F. H. M. |
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. |
Título: |
Canopy height and biomass prediction in Mombaça guinea grass pastures using satellite imagery and machine learning. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
Precision Agriculture, v. 24, n. 4, p. 1638–1662, 2023. |
DOI: |
https://doi.org/10.1007/s11119-023-10013-z |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
Published online: 17 April 2023. |
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 |
Palavras-Chave: |
Pecuária de precisão. |
Thesagro: |
Biomassa; Pastagem; Sensoriamento Remoto; Tecnologia. |
Thesaurus NAL: |
Biomass; Pasture management; Remote sensing; Tropical grasslands. |
Categoria do assunto: |
-- |
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. 650 $aBiomass 650 $aPasture management 650 $aRemote sensing 650 $aTropical grasslands 650 $aBiomassa 650 $aPastagem 650 $aSensoriamento Remoto 650 $aTecnologia 653 $aPecuária de precisão 700 1 $aVALENTE, D. S. M. 700 1 $aOLIVEIRA, T. F. DE 700 1 $aMONTAGNER, D. B. 700 1 $aEUCLIDES, V. P. B. 700 1 $aCHIZZOTTI, F. H. M. 773 $tPrecision Agriculture$gv. 24, n. 4, p. 1638–1662, 2023.
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