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1.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C. Utilização do sensoriamento remoto para o mapeamento dos sistemas integrados de produção agrícola: contribuição ao monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono no estado do Mato Grosso, Brasil. 2021. 204 f. Tese (Doutorado em Meio Ambiente) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro. Orientadoras: Margareth Simões, CNPS; Agnès Bégué, CIRAD. Convênio realizado em cotutela entre a Universidade do Estado do Rio de Janeiro e a...

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2.Imagem marcado/desmarcadoFERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M. A intensificação do uso agrícola do solo: uma trajetória para o desenvolvimento sustentável da agricultura brasileira. In: COSTA, A. J. S. T. da; LIMA, C. S. (org.). Natureza e sociedade: perspectivas de ação e análise. Curitiba: Bagai, 2021. cap. 17, p. 236-248.

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3.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; ALMEIDA, M. B. F. de; BÉGUÉ, A. Avaliação do impacto das amostras de treinamento na acurácia da classificação random forest dos sistemas integrados de produção agropecuária. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 2484-2487.

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4.Imagem marcado/desmarcadoALMEIDA, M. B. F. de; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C. Avaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação a partir de classificação digital de imagens sentinel-2, por meio do algoritmo random forest: estudo de caso de Valença/RJ e arredores. Revista Foco, v. 16, n. 6, e2106, 2023.

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5.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D. Big Earth Observation Data e aprendizado de máquina para mapeamento da agricultura sustentável no Brasil. In: REDIN, E. (org.). Ciências rurais em foco. Belo Horizonte: Poisson, 2021. v. 4, cap. 4, p. 24-30.

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6.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BEGUE, A.; FERRAZ, R. P. D. Big earth observation data and machine learning for mapping crop-livestock integrated system in Brazil. In: WORLD CONGRESS ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK-FORESTRY SYSTEMS, 2., 2021. WCCLF 2021 proceedings. Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 904-909. WCCLF 2021. Evento online.

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7.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, 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.

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8.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D. Modelagem de dados oriundos de sensoriamento remoto para o mapeamento de sistemas de integração lavoura-pecuária. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: Inpe, 2019. p. 3421-3424.

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9.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D. Séries temporais MODIS para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: Inpe, 2019. p. 1488-1491.

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10.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BEGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D. Sensoriamento remoto e análise espacial: uma contribuição para o mapeamento dos sistemas integrados de produção agropecuária. In: TULLIO, L. (Org.). Aplicações e princípios do sensoriamento remoto 3. Ponta Grossa: Atena, 2019. cap. 1, p. 1-10.

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11.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; BÉGUÉ, A. Uso de geotecnologias para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono. In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 7., 2018, Jardim, MS. Anais... São José dos Campos: INPE, 2018. p. 1068-1077. Geopantanal 2018.

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12.Imagem marcado/desmarcadoSIMÕES, 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.

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13.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, 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.

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14.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, 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.

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15.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, 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.

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Biblioteca(s):  Embrapa Solos.
Data corrente:  27/12/2023
Data da última atualização:  27/12/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 2
Autoria:  SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.; ALMEIDA, M. B. F. de; VIEIRA, L. P.; LAGE, S. M.; FREITAS, P. L. de.
Afiliação:  MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; PATRICK CALVANO KUCHLER, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; MATHEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, PESQUISADOR VISITANTE; LUAN PORTO VIEIRA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; SOFIA MARTINS LAGE, PESQUISADORA VISITANTE; PEDRO LUIZ DE FREITAS, CNPS.
Título:  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.
Ano de publicação:  2023
Fonte/Imprenta:  Caderno Pedagógico, v. 20, n. 10, p. 4637-4657, 2023.
DOI:  https://doi.org/10.54033/cadpedv20n10-018
Idioma:  Português
Conteúdo:  Entre as principais potências agropecuárias, o Brasil se destaca como um dos poucos países que ainda dispõe de extensas áreas de terra com potencial de produção agropecuária, sem a necessidade do desmatamento. O país busca reverter a degradação do solo por meio de políticas públicas, incluindo a criação de indicadores Sócio-Agro-Ambientais multiescalares. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma solução para diagnosticar áreas degradadas, oferecendo recomendações técnicas regionalizadas para a conservação, recuperação e reintegração dessas áreas à cadeia produtiva de alto rendimento. Duas abordagens inovadoras foram adotadas: (i) uso de deep learning, com uma acurácia de 95,9% para diagnósticos locais por smartphones; (ii) baseada em machine learning e satélites, que alcançou 95,90% de acurácia para avaliações regionais. Ambas as metodologias convergem para soluções acessíveis e inovadoras, estimulando ações de recuperação de áreas degradadas.
Palavras-Chave:  Degradação do solo; Indicadores Sócio-Agro-Ambientais; IS_Agro.
Categoria do assunto:  P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160269/1/Inteligencia-artificial-para-a-avaliacao-de-pastagens-degradadas-2023.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Solos (CNPS)
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