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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Algodão; Embrapa Instrumentação; Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
21/05/2024 |
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Data da última atualização: |
10/06/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SIQUEIRA, D. A. B.; VAZ, C. M. P.; SILVA, F. S. da; FERREIRA, E. J.; SPERANZA, E. A.; FRANCHINI, J. C.; GALBIERI, R.; BELOT, J. L.; SOUZA, M. de; PERINA, F. J.; CHAGAS, S. das. |
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Afiliação: |
CENTRAL PAULISTA UNIVERSITY CENTER; CARLOS MANOEL PEDRO VAZ, CNPDIA; CENTRAL PAULISTA UNIVERSITY CENTER; EDNALDO JOSE FERREIRA, CNPDIA; EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; JULIO CEZAR FRANCHINI DOS SANTOS, CNPSO; MATO GROSSO COTTON INSTITUTE; MATO GROSSO COTTON INSTITUTE; MATO GROSSO COTTON INSTITUTE; FABIANO JOSE PERINA, CNPA; AMAGGI GROUP. |
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Título: |
Estimating Cotton Yield in the Brazilian Cerrado Using Linear Regression Models from MODIS Vegetation Index Time Series. |
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Ano de publicação: |
2024 |
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Fonte/Imprenta: |
AgriEngineering, v. 6, 2024. |
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Páginas: |
947–961 |
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DOI: |
https://doi.org/10.3390/agriengineering6020054 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract: Satellite remote sensing data expedite crop yield estimation, offering valuable insights for farmers’ decision making. Recent forecasting methods, particularly those utilizing machine learning algorithms like Random Forest and Artificial Neural Networks, show promise. However, challenges such as validation performances, large volume of data, and the inherent complexity and inexplicability of these models hinder their widespread adoption. This paper presents a simpler approach, employing linear regression models fitted from vegetation indices (VIs) extracted from MODIS sensor data on the Terra and Aqua satellites. The aim is to forecast cotton yields in key areas of the Brazilian Cerrado. Using data from 281 commercial production plots, models were trained (167 plots) and tested (114 plots), relating seed cotton yield to nine commonly used VIs averaged over 15-day intervals. Among the evaluated VIs, Enhanced Vegetation Index (EVI) and Triangular Vegetation Index (TVI) exhibited the lowest root mean square errors (RMSE) and the highest etermination coefficients (R2 ). Optimal periods for in-season yield prediction fell between 90 and 105 to 135 and 150 days after sowing (DAS), corresponding to key phenological phases such as boll development, open boll, and fiber maturation, with the lowest RMSE of about 750 kg ha−1 and R 2 of 0.70. The best forecasts for early crop stages were provided by models at the peaks (maximum value of the VI time series) for EVI and TVI, which occurred around 80–90 DAS. The proposed approach makes the yield predictability more inferable along the crop time series just by providing sowing dates, contour maps, and their respective VIs. MenosAbstract: Satellite remote sensing data expedite crop yield estimation, offering valuable insights for farmers’ decision making. Recent forecasting methods, particularly those utilizing machine learning algorithms like Random Forest and Artificial Neural Networks, show promise. However, challenges such as validation performances, large volume of data, and the inherent complexity and inexplicability of these models hinder their widespread adoption. This paper presents a simpler approach, employing linear regression models fitted from vegetation indices (VIs) extracted from MODIS sensor data on the Terra and Aqua satellites. The aim is to forecast cotton yields in key areas of the Brazilian Cerrado. Using data from 281 commercial production plots, models were trained (167 plots) and tested (114 plots), relating seed cotton yield to nine commonly used VIs averaged over 15-day intervals. Among the evaluated VIs, Enhanced Vegetation Index (EVI) and Triangular Vegetation Index (TVI) exhibited the lowest root mean square errors (RMSE) and the highest etermination coefficients (R2 ). Optimal periods for in-season yield prediction fell between 90 and 105 to 135 and 150 days after sowing (DAS), corresponding to key phenological phases such as boll development, open boll, and fiber maturation, with the lowest RMSE of about 750 kg ha−1 and R 2 of 0.70. The best forecasts for early crop stages were provided by models at the peaks (maximum value of the VI time series) for EVI and TVI, whi... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Cotton production forecast; Índice de vegetação; Linear regression models; Modelos de regressão linear; Previsão de produção de algodão. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Brazil; Remote sensing; Vegetation index. |
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Categoria do assunto: |
--
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1164361/1/P-Estimating-Cotton-Yield-in-the-Brazilian-Cerrado-Using-Linear.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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| 461. |  | MORAIS, J. P. S.; MEDEIROS, E. P. de; MEDEIROS, G. DE P.; SILVA, W. T. L. DA; MATTOSO, L. H. C.; VAZ, C. M. P.; ANDRADE, F. R. DE; OLIVEIRA, A. C. DE. Descrição do preparo e exemplo do uso de eletrodos de pasta de carbono. Campina Grande: Embrapa Algodão, 2014. 7 p. (Embrapa Algodão. Comunicado Técnico, 374).| Tipo: Comunicado Técnico/Recomendações Técnicas |
| Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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| 462. | | SIQUEIRA, D. A. B.; VAZ, C. M. P.; SILVA, F. S. da; FERREIRA, E. J.; SPERANZA, E. A.; FRANCHINI, J. C.; GALBIERI, R.; BELOT, J. L.; SOUZA, M. de; PERINA, F. J.; CHAGAS, S. das. Estimating Cotton Yield in the Brazilian Cerrado Using Linear Regression Models from MODIS Vegetation Index Time Series. AgriEngineering, v. 6, 2024. 947–961| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: C - 0 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Instrumentação; Embrapa Soja. |
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| 463. | | GREGO, C. R.; SPERANZA, E. A.; RODRIGUES, C. A. G.; RONQUIM, C. C.; LUCHIARI JUNIOR, A.; SANCHES, G. M.; VAZ, C. M. P.; JORGE, L. A. de C.; PORTO, V. H. B. Estudo de caso 6 - zonas de manejo e adubação em área de cultivo de cana-de-açúcar na Fazenda Santa Helena, Ibaté, SP. In: PIRES, J. L. F.; BRANDAO, Z. N. (ed.). Experimentação on-farm na agricultura de precisão. Passo Fundo: Embrapa Trigo, 2022. p. 79-96. (Embrapa Trigo. Documentos, 201).| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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| 465. | | MATTOSO, L. H. C.; ASSIS, O. B. G.; NAIME, J. de M.; VAZ, C. M. P.; FORATO, L. A.; HERRMANN JR, P. S. de P.; BERNARDES-FILHO, R.; SILVA, W. T. L.; MARCONCINI, J. M.; RIBEIRO, C. Nanotecnologia e agronegócio. In: SIMPÓSIO SOBRE INOVAÇÃO E CRIATIVIDADE CIENTÍFICA NA EMBRAPA, I., 2008, Brasília, DF. [Resumos...]. Brasília, DF: Embrapa, 2008.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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| 475. | | MACEDO, A.; VAZ, C. M. P.; JORGE, L. A. C.; NAIME, J. M.; CRUVINEL, P. E.; CRESTANA, S.; MATTOS, P. P. de; PEREIRA, J. C. D.; SCHAITZA, E. G. Técnicas radiográficas, tomográficas e de análise de imagens para estudo da madeira. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação Agropecuária, 1998. 6 p. (Embrapa Instrumentação Agropecuária. Comunicado Técnico, 26).| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 477. | | SILVA, J. G. da; MAGARELLI, G.; OLIVEIRA, A. C. de; MORAES, M. C. B.; LIMA, L. H. C.; SOUZA, J. R. de; VAZ, C. M. P.; CASTRO, C. S. P. de. Utilização do eletrodo de carbono vítreo na determinação voltamétrica de isoflavonas totais em amostras de soja. In: WORKSHOP DA REDE DE NANOTECNOLOGIA APLICADA AO AGRONEGÓCIO 2012, 6., 2012, Fortaleza. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação; Fortaleza: Embrapa Agroindústria Tropical, 2012. p. 45-47| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido; Embrapa Solos. |
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| 479. | | FANTE JUNIOR, L.; OLIVEIRA, J. C. M.; BASSOI, L. H.; VAZ, C. M. P.; MACEDO, A.; BACCHI, O. O. S.; REICHARDT, K.; CAVALCANTI, A. C.; SILVA, F. H. B. B. Tomografia computadorizada na avaliação da densidade de um solo do semi-arido brasileiro. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, v. 26, p. 835-842, 2002. p. 835-842.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 480. | | INAMASU, R. Y.; BERNARDI, A. C. de C.; VAZ, C. M. P.; NAIME, J. de M.; QUEIROS, L. R.; RESENDE, A. V. de; VILELA, M. de F.; JORGE, L. A. de C.; BASSOI, L. H.; PEREZ, N. B.; FRAGALLE, E. P. Agricultura de precisão para a sustentabilidade de sistemas produtivos do agronegócio brasileiro. In: INAMASU, R. Y.; NAIME, J. de M.; RESENDE, A. V. de; BASSOI, L. H.; BERNARDI, A. C. de C. (Ed.). Agricultura de precisão: um novo olhar. São Carlos: Embrapa Instrumentação, 2011. p. 14-26.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Pecuária Sul; Embrapa Semiárido. |
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