BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  18/09/2020
Data da última atualização:  14/12/2021
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; SILVA, B. C.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; ROCHA, J. V.; MAGALHÃES, P. S. G.
Afiliação:  ALINY A. DOS REIS, Nipe, Feagri/Unicamp; JOÃO P. S. WERNER, Feagri/Unicamp; BRUNA C. SILVA, Feagri/Unicamp; GLEYCE K. D. A. FIGUEIREDO, Feagri/Unicamp; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; RUBENS A. C. LAMPARELLI, Nipe/Unicamp; JANSLE V. ROCHA, Feagri/Unicamp; PAULO S. G. MAGALHÃES, Nipe/Unicamp.
Título:  Monitoring pasture aboveground biomass and canopy height in an integrated crop-livestock system using textural information from PlanetScope imagery.
Ano de publicação:  2020
Fonte/Imprenta:  Remote Sensing, v. 12, n. 16, p. 1-21, Aug. 2020.
DOI:  10.3390/rs12162534
Idioma:  Inglês
Notas:  Article number: 2534.
Conteúdo:  Abstract: Fast and accurate quantification of the available pasture biomass is essential to support grazing management decisions in intensively managed fields. The increasing temporal and spatial resolutions oered by the new generation of orbital platforms, such as Planet CubeSat satellites, have improved the capability of monitoring pasture biomass using remotely sensed data. Here, we assessed the feasibility of using spectral and textural information derived from PlanetScope imagery for estimating pasture aboveground biomass (AGB) and canopy height (CH) in intensively managed fields and the potential for enhanced accuracy by applying the extreme gradient boosting (XGBoost) algorithm. Our results demonstrated that the texture measures enhanced AGB and CH estimations compared to the performance obtained using only spectral bands or vegetation indices. The best results were found by employing the XGBoost models based only on texture measures. These models achieved moderately high accuracy to predict pasture AGB and CH, explaining 65% and 89% of AGB (root mean square error (RMSE) = 26.52%) and CH (RMSE = 20.94%) variability, respectively. This study demonstrated the potential of using texture measures to improve the prediction accuracy of AGB and CH models based on high spatiotemporal resolution PlanetScope data in intensively managed mixed pastures.
Palavras-Chave:  Extreme gradient boosting; Floresta aleatória; Integrated systems; Mixed pastures; Pastagem tropical; Pasto; Random forest; Texture measures.
Thesagro:  Biomassa; Pastagem Mista; Sensoriamento Remoto.
Thesaurus Nal:  Aboveground biomass; Biomass; Pastures; Remote sensing; Tropical pastures.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/bitstream/doc/1125026/1/AP-Monitoring-pasture-aboveground-2020.pdf
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Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
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1.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, L. M.; FERRAZ, G. A. e S.; CARVALHO, M. A. de F.; CAMPOS, A. A. V.; MENICUCCI NETO, P.; XAVIER, L. A. G.; MATTIA, A.; BECCIOLINI, V.; ROSSI, G. A spatial analysis of coffee plant temperature and its relationship with water potential and stomatal conductance using a thermal camera embedded in a remotely piloted aircraft. Agronomy, v. 14, n. 10, 2024.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Café.
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2.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, L. M. D.; FERRAZ, G. A. E. S.; XAVIER, L. A. G.; MENICUCCI NETTO, P.; VILELA, M. S.; CARVALHO, M. A. de F. Imagem termográfica obtida por aeronave remotamente pilotada para análise de cafeeiros submetidos a diferentes tratamentos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 50., 2021, On-line. Anais... Campinas: SBEA, 2021. CONBEA 2021. Congresso On-line. 4 p.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Café.
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3.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, L. M. dos; FERRAZ, G. A. E. S.; MARIN, D. B.; CARVALHO, M. A. de F.; GUIMARÃES, R. J.; ALECRIM, A. de O. NDVI aplicado em imagens multiespectrais de cafeeiros sadios e cafeeiros infestados com bicho-mineiro. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 49., 2020, On-line. Anais... Campinas: SBEA, 2020. CONBEA 2020. Congresso On-line. 4 p.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Café.
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4.Imagem marcado/desmarcadoFERRAZ, P. F. P.; YANAGI JUNIOR, T.; LIMA, R. R. de; FERRAZ, G. A. e S.; XIN, H. Performance of chicks subjected to thermal challenge. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 52, n. 2, p. 113-120, fev. 2017. Título em português: Desempenho de pintinhos submetidos a estresse térmico.
Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais.
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5.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, L. M.; FERRAZ, G. A. e S.; CARVALHO, M. A. de F.; VILELA, M. S.; ESTIMA, P. H. O. Preliminary study on the potential use of RPA images to quantify the influence of the defoliation after coffee harvesting to its yield. Agronomy Research, v. 21, S3, p. 1555–1566, 2023.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 1
Biblioteca(s): Embrapa Café.
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6.Imagem marcado/desmarcadoBENTO, N. L.; FERRAZ, G. A. e S.; OLIVEIRA, M. de L.; CAMPOS, A. A. V.; CARVALHO, M. A. de F.; CASTANHEIRA, D. T.; SOUZA, A. C. de; PIRES, T. de P.; ROSSI, G.; BECCIOLINI, V. Remotely piloted aircraft system and machine learning for detection of coffeeplants subjected to foliar application of chitosan. European Journal of Remote Sensing, v. 58, n. 1, 2025. 11 p.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Café.
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7.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, L. M. dos; FERRAZ, G. A. e S.; CARVALHO, M. A. de F.; TEODORO, S. A.; CAMPOS, A. A. V.; MENICUCCI NETO, P. Use of RPA images in the mapping of the chlorophyll index of coffee plants. Sustainability , v. 14, n. 20, 13118, 2022. 16 p.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
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8.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, L. M. dos; FERRAZ, G. A. e S.; MARIN, D. B.; CARVALHO, M. A. de F.; DIAS, J. E. L.; ALECRIM, A. de O.; SILVA, M. de L. O. e. Vegetation indices applied to suborbital multispectral images of healthy coffee and coffee infested with coffee leaf miner. AgriEngineering, v. 4, n. 1, p. 311-319, Mar. 2022.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 2
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