Data/hora: 23/09/2024 23:34:02

Biblioteca(s): 	Embrapa Solos.	
Data corrente: 	08/11/2021	
Data da última atualização: 	08/11/2021	
Autoria: 	KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D.	
Afiliação: 	PATRICK CALVANO KUTCHLER, UERJ; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; AGNÈS BÉGUÉ, CIRAD; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; DAMIEN ARVOR, CNRS, France.	
Título: 	Big Earth Observation Data e aprendizado de máquina para mapeamento da agricultura sustentável no Brasil.	
Ano de publicação: 	2021	
Fonte/Imprenta: 	In: REDIN, E. (org.). Ciências rurais em foco. Belo Horizonte: Poisson, 2021. v. 4, cap. 4, p. 24-30.	
DOI: 	http://doi.org/10.36229/978-65-5866-079-8.CAP.04	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	A implementação do iLP, ou seja, a diversificação, rotação, consorcio e/ou sucessão das atividades agrícolas e de pecuária na mesma área formando um único sistema, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para brasil, com diversos impactos positivos com destaque na conservação do solo e rentabilidade e viabilidade econômica. O acompanhamento da implantação desta iniciativa é fundamental como instrumento de gestão pública, porém ainda é um desafio. Nesta direção, este trabalho discute a aplicação dos conceitos de BIG DATA e aprendizado de máquina para o sensoriamento remoto. Como teste foi utilizado o classificador Random Forest (RF) aplicado a séries temporais MODIS para analisar a capacidade de detecção de certos iLPs. Para isso, avaliamos a precisão do RF aplicado ao NDVI do MODIS para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do mato grosso. Dois modelos foram testados: (i) usando 11 métricas fenológicas derivadas do MODIS (ii) usando as métricas e os dados originais. O índice kappa para (i) foi de 0,63, sendo 9 deles com potencial discriminatório; o resultado de (ii) foi de 0,84, onde somente 01 métrica foi significativa para discriminação. Nossos resultados indicam que o uso da técnica de classificação RF com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento do iLP, sendo o grande desafio o tratamento das SITS em larga escala, necessitando em termos de arquitetura de sistemas processamento paralelo em nuvem, tecnologia esta, cada vez mais disponível.	
Palavras-Chave: 	Aprendizado de máquina; Big Earth Observation Data; 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: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/227468/1/Big-Earth-Observation-Data-e-aprendizado-de-maquina-2021.pdf	
Registro original: 	Embrapa Solos (CNPS)	
Exemplares: 	CNPS - (20898-1) - UPC - PL - DD -  -  -  - DIS