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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; DUBREUIL, V.; SIMÕES, M. Detection de situations à risques pour la culture du soja a partir de données satellitaires TRMM et MODIS. In: COLLOQUE DE L'ASSOCIATION INTERNATIONALE DE CLIMATOLOGIE, 21., 2008, Montpellier. Actes [...]. Montpellier: Université Paul-Valéry Montpellier III, 2008. p. 99-104.

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2.Imagem marcado/desmarcadoGUSSO, A.; ARVOR, D.; DUCATI, J. R. Model for soybean production forecast based on prevailing physical conditions. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 52, n. 2, p. 95-103, fev. 2017. Título em português: Modelo para previsão da produção de soja baseado em condições físicas predominantes.

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3.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; DUBREUIL, V.; RONCHAIL, J.; SIMÕES, M. Apport des données TRMM 3B42 à l'étude des précipitations au Mato Grosso. Climatologie, v. 5, p. 49-69, 2008.

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4.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; DUBREUIL, V.; MEIRELLES, M. S. P. Analise da intensificação da agricultura no Mato Grosso à partir de dados TRMM 3B42 e de series temporais MODIS/EVI. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 14., 2009, Natal. Anais... São José dos Campos: INPE, 2009. p. 91-98.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

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5.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; DUBREUIL, V.; MEIRELLES, M. S. P. Análise da intensificação da agricultura no Mato Grosso à partir de dados TRMM 3B42 e de series temporais MODIS/EVI. In: SIMPOSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 14., 2009, Natal. Anais... São José dos Campos: INPE, 2009. p. 91-98.

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6.Imagem marcado/desmarcadoBÉGUÉ, A.; ARVOR, D.; LELONG, C.; VINTROU, E.; SIMÕES, M. Agricultural systems studies using remote sensing. In: TENKABAIL, P. S. (Ed.). Land resources monitoring, modeling, and mapping with remote sensing. Boca Raton: CRC Press, 2015. cap. 5, p. 113-130.

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7.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; DUBREUIL, V.; RONCHAIL, J.; SIMÕES, M. Contribuição dos dados TRMM 3B42 ao estudo das precipitações no Mato Grosso. In: SANTOS, J. W. M. C. (org.). Produção do espaço e transformações socioambientais das paisagens do Mato Grosso. Cuiabá: EdUFMT, 2010. cap. 7, p. 147-176.

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8.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; JONATHAN, M.; MEIRELLES, M. S. P.; DUBREUIL, V. Detecting outliers and asserting consistency in agriculture ground truth information by using temporal VI data from modis. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 37, pt. B7, p. 1031-1036, 2008. Edition of Proceedings of XXI ISPRS Congress, Beijing, Jul. 2008.

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9.Imagem marcado/desmarcadoJONATHAN, M.; ARVOR, D.; MEIRELLES, M. S. P.; DUBREUIL, V. Field-oriented assessment of agricultural crops through temporal segmentation of modis VI data. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 37, pt. B7, p. 921-926, 2008. Edition of Proceedings of XXI ISPRS Congress, Beijing, Jul. 2008.

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10.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; DUBREUIL, V.; SIMÕES, M.; Beguè, A. Mapping and spatial analysis of the soybean agricultural frontier in Mato Grosso, Brazil, using remote sensing data. GeoJournal, v. 78, p. 833-850, 2013.

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11.Imagem marcado/desmarcadoMAATOUG, L.; MEIRELLES, M. S. P.; BÉGUÈ, A.; ARVOR, D. Monitoramento da fenologia de culturas através de sensoriamento remoto. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 16., Foz do Iguaçú, 2013. Anais... São José dos Campos: INPE, 2013.

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12.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; MEIRELLES, M. S. P.; DUBREUIL, V.; BEGUÈ, A.; SHIMABUKURO, Y. E. Analyzing the agricultural transition in Mato Grosso, Brazil, using satellite-derived indices. Applied Geography, v. 32, p. 702-713, 2011.

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13.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; SAN'TANNA NETO, J. L.; DUBREUIL, V.; ALMEIDA, I. R. de; MEIRELLES, M. S. P. Análise dos perfis temporais de EVI/MODIS para o monitoramento da cultura da soja no Estado de Mato Grosso, Brasil. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO., 13., 2007, Florianópolis/SC. [São José dos Campos: INPE, 2007]. p. 51-58.

Biblioteca(s): Embrapa Soja.

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14.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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15.Imagem marcado/desmarcadoMEIRELLES, M. S. P.; FREITAS, P. L. de; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D.; DUBREUIL, V. Avaliação da dinâmica de uso da terra por meio de dados de sensores remotos para uma agricultura sustentável. In: LEITE, L. F. C.; MACIEL, G. A.; ARAÚJO, A. S. F. de (Ed.). Agricultura conservacionista no Brasil. Brasília, DF: Embrapa, 2014. pt 5, cap. 6, p. 489-511.

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16.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; JONATHAN, M.; MEIRELLES, M. S. P.; DUBREUIL, V.; DURIEUX, L. Classification of MODIS EVI time series for crop mapping in the state of Mato Grosso, Brazil. International Journal of Remote Sensing, v. 32, n. 22, p. 7847-7871, 2011.

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17.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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18.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; JONATHAN, M.; MEIRELLES, M. S. P.; DUBREUIL, V.; LECERF, R. Comparison of multitemporal MODIS-EVI smoothing algorithms and its contribution to crop monitoring. In: IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, 2008, Boston. Proceedings... Danvers, MA: IEEE, 2008. v. 2, p. 958-961.

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19.Imagem marcado/desmarcadoARVOR, D.; DUBREUIL, V.; MENDEZ DEL VILLAR, P.; FERREIRA, C. M.; MEIRELLES, M. S. P. Développement, crises et adaptation des territoires du soja au Mato Grosso: l'exemple de Sorriso. Confins. Revue franco-brésilienne de géographie, n. 6, 2009. 23 p.

Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Solos.

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20.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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Biblioteca(s):  Embrapa Solos.
Data corrente:  06/01/2009
Data da última atualização:  26/10/2021
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica
Autoria:  JONATHAN, M.; ARVOR, D.; MEIRELLES, M. S. P.; DUBREUIL, V.
Afiliação:  M. Jonathan, Université Rennes; D. Arvor, Université Rennes; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; V. Dubreuil, Université Rennes.
Título:  Field-oriented assessment of agricultural crops through temporal segmentation of modis VI data.
Ano de publicação:  2008
Fonte/Imprenta:  International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 37, pt. B7, p. 921-926, 2008. Edition of Proceedings of XXI ISPRS Congress, Beijing, Jul. 2008.
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Monitoring agricultural crops constitutes a vital task for the general understanding of land use spatio-temporal dynamics. This paper presents an approach for the enhancement of current crop monitoring capabilities on a regional scale, in order to allow for the analysis of environmental and socio-economic drivers and impacts of agricultural land use. This work discusses the advantages and current limitations of using 250m VI data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) for this purpose, with emphasis in the difficulty of correctly analyzing pixels whose temporal responses are disturbed due to certain sources of interference such as mixed or heterogeneous land cover. It is shown that the influence of noisy or disturbed pixels can be minimized, and a much more consistent and useful result can be attained, if individual agricultural fields are identified and each field's pixels are analyzed in a collective manner. As such, a method is proposed that makes use of image segmentation techniques based on MODIS temporal information in order to identify portions of the study area that agree with actual agricultural field borders. The pixels of each portion or segment are then analyzed individually in order to estimate the reliability of the temporal signal observed and the consequent relevance of any estimation of land use from that data. The proposed method was applied in the state of Mato Grosso, in mid-western Brazil, where extensive ground truth data was ava... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Mapeamento de culturas; Processamento de imagens multitemporais.
Thesagro:  Sensoriamento Remoto; Uso da Terra.
Categoria do assunto:  P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/148284/1/31.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Solos (CNPS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPS13593 - 1UPCAA - DD2009.00064
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