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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
Data corrente: |
19/09/2023 |
Data da última atualização: |
04/12/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
ALMEIDA, M. B. F. de; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C. |
Afiliação: |
MATEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; PATRICK CALVANO KUCHLER, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO. |
Título: |
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. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
Revista Foco, v. 16, n. 6, e2106, 2023. |
DOI: |
https://doi.org/10.54751/revistafoco.v16n6-004 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O presente trabalho objetivou desenvolver uma metodologia de avaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação, com base em técnicas de Sensoriamento Remoto. Utilizou-se imagens Sentinel-2, índices de vegetação, texturas GLCM e amostras de campo (peso e altura da biomassa das pastagens). O processamento das imagens digitais foi realizado no R e no Google Earth Engine usando o algoritmo random forest. No R, obteve-se informações sobre as imagens mais importantes; e no Google Earth Engine, realizou-se o processamento da série temporal principal. O índice de vegetação NCI foi a imagem mais importante, apresentando correlação de R2 = 0,722 com o peso da biomassa. Os resultados revelaram que na área de estudo tem-se: N1 (52.72%), N2N3 (32.56%) e N4 (14.72%). As acurácias alcançadas foram as seguintes: Acurácia Global = 0,93; Kappa = 0,89; e F-score (N1 = 0,97, N2N3 = 0,93, N4 = 0,88). |
Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Índices de vegetação; Normalized Canopy Index (NCI); Séries temporais; Texturas GLCM. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1156752/1/Avaliacao-e-mapeamento-de-pastagens-com-diferentes-niveis-de-degradacao-2023.pdf
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Marc: |
LEADER 01793naa a2200229 a 4500 001 2156752 005 2023-12-04 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.54751/revistafoco.v16n6-004$2DOI 100 1 $aALMEIDA, M. B. F. de 245 $aAvaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação a partir de classificação digital de imagens sentinel-2, por meio do algoritmo random forest$bestudo de caso de Valença/RJ e arredores.$h[electronic resource] 260 $c2023 520 $aO presente trabalho objetivou desenvolver uma metodologia de avaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação, com base em técnicas de Sensoriamento Remoto. Utilizou-se imagens Sentinel-2, índices de vegetação, texturas GLCM e amostras de campo (peso e altura da biomassa das pastagens). O processamento das imagens digitais foi realizado no R e no Google Earth Engine usando o algoritmo random forest. No R, obteve-se informações sobre as imagens mais importantes; e no Google Earth Engine, realizou-se o processamento da série temporal principal. O índice de vegetação NCI foi a imagem mais importante, apresentando correlação de R2 = 0,722 com o peso da biomassa. Os resultados revelaram que na área de estudo tem-se: N1 (52.72%), N2N3 (32.56%) e N4 (14.72%). As acurácias alcançadas foram as seguintes: Acurácia Global = 0,93; Kappa = 0,89; e F-score (N1 = 0,97, N2N3 = 0,93, N4 = 0,88). 653 $aAprendizado de máquina 653 $aÍndices de vegetação 653 $aNormalized Canopy Index (NCI) 653 $aSéries temporais 653 $aTexturas GLCM 700 1 $aSIMÕES, M. 700 1 $aFERRAZ, R. P. D. 700 1 $aKUCHLER, P. C. 773 $tRevista Foco$gv. 16, n. 6, e2106, 2023.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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