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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
21/09/2020 |
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Data da última atualização: |
14/12/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
REIS, A. A. dos; SILVA, B. C.; WERNER, J. P. S.; SILVA, Y. F.; ROCHA, J. V.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C; MAGALHÃES, P. S. G. |
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Afiliação: |
Feagri, Nipe/Unicamp; Feagri/Unicamp; Feagri/Unicamp; Feagri/Unicamp; Feagri/Unicamp; Feagri/Unicamp; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; Nipe/Unicamp; Nipe/Unicamp. |
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Título: |
Exploring the potential of high-resolution PlanetScope imagery for pasture biomass estimation in an integrated crop-livestock system. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 42-3, W12, p. 419-424, 2020. |
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DOI: |
https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-3-W12-2020-419-2020 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Publicado também em: IEEE LATIN AMERICAN GRSS; ISPRS REMOTE SENSING CONFERENCE, Santiago, 2020. Proceedings... [Piscataway]: IEEE, 2020. p. 675-680. LAGIRS 2020. |
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Conteúdo: |
ABSTRACT: Pasture biomass information is essential to monitor forage resources in grazed areas, as well as to support grazing management decisions. The increasing temporal and spatial resolutions offered by the new generation of orbital platforms, such as Planet CubeSat satellites, have improved the capability of monitoring pasture biomass using remotely-sensed data. In a preliminary study, we investigated the potential of spectral variables derived from PlanetScope imagery to predict pasture biomass in an area of Integrated Crop-Livestock System (ICLS) in Brazil. Satellite and field data were collected during the same period (May - August 2019) for calibration and validation of the relation between predictor variables and pasture biomass using the Random Forest (RF) regression algorithm. We used as predictor variables 24 vegetation indices derived from PlanetScope imagery, as well as the four PlanetScope bands, and field management information. Pasture biomass ranged from approximately 24 to 656 g.m-2, with a coefficient of variation of 54.96%. Near Infrared Green Simple Ratio (NIR/Green), Green Leaf Algorithm (GLA) vegetation indices and days after sowing (DAS) are among the most important variables as measured by the RF Variable Importance metric in the best RF model predicting pasture biomass, which resulted in Root Mean Square Error (RMSE) of 52.04 g.m-2 (32.75%). Accurate estimates of pasture biomass using spectral variables derived from PlanetScope imagery are promising, providing new insights into the opportunities and limitations related to the use of PlanetScope imagery for pasture monitoring. MenosABSTRACT: Pasture biomass information is essential to monitor forage resources in grazed areas, as well as to support grazing management decisions. The increasing temporal and spatial resolutions offered by the new generation of orbital platforms, such as Planet CubeSat satellites, have improved the capability of monitoring pasture biomass using remotely-sensed data. In a preliminary study, we investigated the potential of spectral variables derived from PlanetScope imagery to predict pasture biomass in an area of Integrated Crop-Livestock System (ICLS) in Brazil. Satellite and field data were collected during the same period (May - August 2019) for calibration and validation of the relation between predictor variables and pasture biomass using the Random Forest (RF) regression algorithm. We used as predictor variables 24 vegetation indices derived from PlanetScope imagery, as well as the four PlanetScope bands, and field management information. Pasture biomass ranged from approximately 24 to 656 g.m-2, with a coefficient of variation of 54.96%. Near Infrared Green Simple Ratio (NIR/Green), Green Leaf Algorithm (GLA) vegetation indices and days after sowing (DAS) are among the most important variables as measured by the RF Variable Importance metric in the best RF model predicting pasture biomass, which resulted in Root Mean Square Error (RMSE) of 52.04 g.m-2 (32.75%). Accurate estimates of pasture biomass using spectral variables derived from PlanetScope imagery are promisi... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Dove satellites; Floresta aleatória; Índice de vegetação; Integração lavoura-pecuária; Integrated crop-livestock system; Machine Learning; Nano-Satellites; Pastureland; Random Forest; Vegetation Indices. |
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Thesagro: |
Biomassa; Pastagem. |
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Thesaurus Nal: |
Biomass; Pasture management; Vegetation index. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 03286naa a2200457 a 4500
001 2125045
005 2021-12-14
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-3-W12-2020-419-2020$2DOI
100 1 $aREIS, A. A. dos
245 $aExploring the potential of high-resolution PlanetScope imagery for pasture biomass estimation in an integrated crop-livestock system.$h[electronic resource]
260 $c2020
500 $aPublicado também em: IEEE LATIN AMERICAN GRSS; ISPRS REMOTE SENSING CONFERENCE, Santiago, 2020. Proceedings... [Piscataway]: IEEE, 2020. p. 675-680. LAGIRS 2020.
520 $aABSTRACT: Pasture biomass information is essential to monitor forage resources in grazed areas, as well as to support grazing management decisions. The increasing temporal and spatial resolutions offered by the new generation of orbital platforms, such as Planet CubeSat satellites, have improved the capability of monitoring pasture biomass using remotely-sensed data. In a preliminary study, we investigated the potential of spectral variables derived from PlanetScope imagery to predict pasture biomass in an area of Integrated Crop-Livestock System (ICLS) in Brazil. Satellite and field data were collected during the same period (May - August 2019) for calibration and validation of the relation between predictor variables and pasture biomass using the Random Forest (RF) regression algorithm. We used as predictor variables 24 vegetation indices derived from PlanetScope imagery, as well as the four PlanetScope bands, and field management information. Pasture biomass ranged from approximately 24 to 656 g.m-2, with a coefficient of variation of 54.96%. Near Infrared Green Simple Ratio (NIR/Green), Green Leaf Algorithm (GLA) vegetation indices and days after sowing (DAS) are among the most important variables as measured by the RF Variable Importance metric in the best RF model predicting pasture biomass, which resulted in Root Mean Square Error (RMSE) of 52.04 g.m-2 (32.75%). Accurate estimates of pasture biomass using spectral variables derived from PlanetScope imagery are promising, providing new insights into the opportunities and limitations related to the use of PlanetScope imagery for pasture monitoring.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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| Registros recuperados : 22 | |
| 1. |  | SHIBUYA, D. H.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ESQUERDO, J. C. D. M.; OLIVEIRA JÚNIOR, J. G. de. Monitoramento agrícola para análise de mudança do uso da terra em Alto Taquari - MT. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 1364-1367. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 2. | | SILVA, I. D. C.; SILVA, Y. DE F. DA; ROMERO, C. W. DA S.; GARCON, E. A. M.; ROCHA, J. V.; FIGUEIREDO, G. K. D. A. Avaliação de perfis temporais de NDVI em pixels puros provenientes do sensor Modis. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. 1-3.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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| 3. | | DIAS, H. B.; CUADRA, S. V.; BOOTE, K. J.; LAMPARELLI, R. A. C.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; SUYKER, A. E.; MAGALHÃES, P. S. G.; HOOGENBOOM, G. Coupling the CSM-CROPGRO-Soybean crop model with the ECOSMOS Ecosystem Model: an evaluation with data from an AmeriFlux site. Agricultural and Forest Meteorology, v. 342, 109697, 2023.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 4. | | SILVA, Y. DE F. DA; SILVA, I. D. C.; ROMERO, C. W. DA S.; ÁGUAS, T. DE A.; GARCON, E. A. M.; BRASCO, T. L.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ROCHA, J. V.; LAMPARELLI, R. A. C. Análise multivariada de comportamentos espectrais de folhas em diferentes estágios de desenvolvimento. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. 1-4.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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| 5. | | 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. Monitoring pasture aboveground biomass and canopy height in an integrated crop-livestock system using textural information from PlanetScope imagery. Remote Sensing, v. 12, n. 16, p. 1-21, Aug. 2020. Article number: 2534.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 6. | | DIAS, H. B.; CUADRA, S. V.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; LAMPARELLI, R. A. C.; SILVA, L. E. A.; SILVA, Y. F. da; MORO, E.; ALVES, M. R.; MAGALHÃES, P. S. G. Modelling integrated crop-livestock systems: preliminary results from an agroecosystem model. In: WORLD CONGRESS ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK-FORESTRY SYSTEMS, 2., 2021. Proceedings reference. Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 782-787. WCCLF 2021. Evento online.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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| 7. | | BUENO, I. T.; ANTUNES, J. F. G.; TORO, A. P. S. G. D.; WERNER, J. P. S.; COUTINHO, A. C.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; LAMPARELLI, R. A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; MAGALHÃES, P. S. G. Land use/land cover classification in a heterogeneous agricultural landscape using PlanetScope data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. XLVIII-M-1-2023, p. 49-55, 2023. Edition of proceedings of the 39th International Symposium on Remote Sensing of Environment (ISRSE-39) "From Human Needs to SDGs", 2023, Antalya, Türkiye.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 4 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 8. | | BUENO, I. T.; ANTUNES, J. F. G.; TORO, A. P. S. G. D.; WERNER, J. P. S.; LAMPARELLI, R. A. C.; COUTINHO, A. C.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ESQUERDO, J. C. D. M.; MAGALHÃES, P. S. G. Land use/land cover classification and scale effect analysis for a multi-temporal superpixel-based segmentation using PlanetScope data. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 304-307. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 9. | | BUENO, I. T.; ANTUNES, J. F. G.; REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; TORO, A. P.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ESQUERDO, J. C. D. M.; LAMPARELLI, R. A. C.; COUTINHO, A. C.; MAGALHÃES, P. S. G. Mapping integrated crop-livestock systems in Brazil with planetscope time series and deep learning. Remote Sensing of Environment, v. 299, 113886, Dec. 2023.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
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| 10. | | SILVA, Y. F.; VALADARES, R. V.; DIAS, H. B.; CUADRA, S. V.; CAMPBELL, E. E.; LAMPARELLI, R. A. C.; MORO, E.; BATTISTI, R.; ALVES, M. R.; MAGALHÃES, P. S. G.; FIGUEIREDO, G. K. D. A. Intense pasture management in Brazil in an integrated crop-livestock system simulated by the DayCent model. Sustainability, v. 14, n. 6, p. 1-24, Mar. 2022. Article 3517.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
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| 11. | | COLMANETTI, M. A. A.; CUADRA, S. V.; LAMPARELLI, R. A. C.; BORTOLUCCI JUNIOR, J.; CABRAL, O. M. R.; CAMPOE, O. C.; VICTORIA, D. de C.; BARIONI, L. G.; GALDOS, M. V.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; LE MAIRE, G. Implementation and calibration of short-rotation eucalypt plantation module within the ECOSMOS land surface model. Agricultural and Forest Meteorology, v. 323, p. 1-15, Aug. 2022. Article number 109043.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
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| 12. | | PEREIRA, F. R. da S.; REIS, A. A. dos; FREITAS, R. G.; OLIVEIRA, S. R. de M.; AMARAL, L. R. do; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ANTUNES, J. F. G.; LAMPARELLI, R. A. C.; MORO, E.; MAGALHÃES, P. S. G. Imputation of missing parts in UAV orthomosaics using PlanetScope and Sentinel-2 data: a case study in a grass-dominated área. International Journal of Geo-Information, v. 12, n. 2, 41, Feb. 2023.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
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| 13. | | TORO, A. P. S. G. D.; WERNER, J. P. S.; REIS, A. A. dos; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTUNES, J. F. G.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G.; FIGUEIREDO, G. K. D. A. Evaluation of early season mapping of integrated crop livestock systems using Sentinel-2 data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 43, B3, p. 1335-1340, 2022. Edition of proceedings of the 2022 edition of the XXIVth ISPRS Congress, Nice, France.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 2 |
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| 14. | | REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; SILVA, B. C. da; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G. Can canopy height of mixed pastures in integrated crop-livestock systems be estimated using planetscope imagery? In: WORLD CONGRESS ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK-FORESTRY SYSTEMS, 2., 2021. Proceedings reference. Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 658-663. WCCLF 2021. Evento online.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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| 15. | | ALMEIDA, H. S. L.; REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; ANTUNES, J. F. G.; ZHONG, L.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G. Deep neural networks for mapping integrated crop-livestock systems using PlanetScope time series. IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, 2021, Brussels. Proceedings [...]. [S. l.]: IEEE, 2021. p. 4224-4227. IGARSS 2021. Paper WE2.MM-8.3.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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| 16. | | TORO, A. P. S. G. D. D.; BUENO, I. T.; WERNER, J. P. S.; ANTUNES, J. F. G.; LAMPARELLI, R. A. C.; COUTINHO, A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; MAGALHÃES, P. S. G.; FIGUEIREDO, G. K. D. A. SAR and optical data applied to early-season mapping of integrated crop-livestock systems using deep and machine learning algorithms. Remote Sensing, v. 15, n. 4, 1130, Feb. 2023.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
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| 17. | | SANTOS, L. T. dos; WERNER, J. P. S.; REIS, A. A. dos; TORO, A. P. G.; ANTUNES, J. F. G.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; FIGUEIREDO, G. K. D. A. Multitemporal segmentation of Sentinel-2 images in an agricultural intensification region in Brazil. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. V-3-2022, p. 389-395, 2022. Edition of proceedings of the 2022 edition of the XXIVth ISPRS Congress, Nice, France.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 3 |
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| 18. | | REIS, A. A. dos; SILVA, B. C.; WERNER, J. P. S.; SILVA, Y. F.; ROCHA, J. V.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C; MAGALHÃES, P. S. G. Exploring the potential of high-resolution PlanetScope imagery for pasture biomass estimation in an integrated crop-livestock system. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 42-3, W12, p. 419-424, 2020. Publicado também em: IEEE LATIN AMERICAN GRSS; ISPRS REMOTE SENSING CONFERENCE, Santiago, 2020. Proceedings... [Piscataway]: IEEE, 2020. p. 675-680. LAGIRS 2020.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 2 |
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| 19. | | ANTUNES, J. F. G.; REIS, A. A. dos; ALMEIDA, H. S. L.; WERNER, J. P. S.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ESQUERDO, J. C. D. M.; BUENO, I. T.; TORO, A. P. S. G. D.; LAMPARELLI, R. A. C.; COUTINHO, A. C.; MAGALHÃES, P. S. G. Classification of integrated crop-livestock systems using PlanetScope time series. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 916-919. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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