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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
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Data corrente: |
14/07/2022 |
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Data da última atualização: |
14/07/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
BATISTA, J. E.; RODRIGUES, N. M.; CABRAL, A. I. R.; VASCONCELOS, M. J. P.; VENTURIERI, A.; SILVA, L. G. T.; SILVA, S. |
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Afiliação: |
JOÃO E. BATISTA, University of Lisbon; NUNO M. RODRIGUES, University of Lisbon; ANA I. R. CABRAL, University of Lisbon; MARIA J. P. VASCONCELOS, University of Lisbon; ADRIANO VENTURIERI, CPATU; LUIZ GUILHERME TEIXEIRA SILVA, CPATU; SARA SILVA, University of Lisbon. |
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Título: |
Optical time series for the separation of land cover types with similar spectral signatures: cocoa agroforest and forest. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
International Journal of Remote Sensing, v. 43, n. 9, p. 3298-3319, 2022. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1080/01431161.2022.2089540 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
One of the main applications of machine learning (ML) in remote sensing (RS) is the pixel-level classification of satellite images into land cover types. Although classes with different spectral signatures can be easily separated, e.g. aquatic and terrestrial land cover types, others have similar spectral signatures and are hard to separate using only the information within a single pixel. This work focused on the separation of two cover types with similar spectral signatures, cocoa agroforest and forest, over an area in Pará, Brazil. For this, we study the training and application of several ML algorithms on datasets obtained from a single composite image, a time-series (TS) composite obtained from the same location and by preprocessing the TS composite using simple TS preprocessing techniques. As expected, when ML algorithms are applied to a dataset obtained from a composite image, the median producer's accuracy (PA) and user's accuracy (UA) in those two classes are significantly lower than the median overall accuracy (OA) for all classes. The second dataset allows the ML models to learn the evolution of the spectral signatures over 5 months. Compared to the first dataset, the results indicate that ML models generalize better using TS data, even if the series are short and without any preprocessing. This generalization is further improved in the last dataset. The ML models are subsequently applied to an area with different geographical bounds. These last results indicate that, out of seven classifiers, the popular random forest (RF) algorithm ranked fourth, while XGBoost (×GB) obtained the best results. The best OA, as well as the best PA/UA balance, were obtained by performing feature construction using the M3GP algorithm and then applying XGB to the new extended dataset. MenosOne of the main applications of machine learning (ML) in remote sensing (RS) is the pixel-level classification of satellite images into land cover types. Although classes with different spectral signatures can be easily separated, e.g. aquatic and terrestrial land cover types, others have similar spectral signatures and are hard to separate using only the information within a single pixel. This work focused on the separation of two cover types with similar spectral signatures, cocoa agroforest and forest, over an area in Pará, Brazil. For this, we study the training and application of several ML algorithms on datasets obtained from a single composite image, a time-series (TS) composite obtained from the same location and by preprocessing the TS composite using simple TS preprocessing techniques. As expected, when ML algorithms are applied to a dataset obtained from a composite image, the median producer's accuracy (PA) and user's accuracy (UA) in those two classes are significantly lower than the median overall accuracy (OA) for all classes. The second dataset allows the ML models to learn the evolution of the spectral signatures over 5 months. Compared to the first dataset, the results indicate that ML models generalize better using TS data, even if the series are short and without any preprocessing. This generalization is further improved in the last dataset. The ML models are subsequently applied to an area with different geographical bounds. These last results indicate t... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Áreas tropicais; Séries temporais. |
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Thesagro: |
Cacau; Cobertura do Solo. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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520 $aOne of the main applications of machine learning (ML) in remote sensing (RS) is the pixel-level classification of satellite images into land cover types. Although classes with different spectral signatures can be easily separated, e.g. aquatic and terrestrial land cover types, others have similar spectral signatures and are hard to separate using only the information within a single pixel. This work focused on the separation of two cover types with similar spectral signatures, cocoa agroforest and forest, over an area in Pará, Brazil. For this, we study the training and application of several ML algorithms on datasets obtained from a single composite image, a time-series (TS) composite obtained from the same location and by preprocessing the TS composite using simple TS preprocessing techniques. As expected, when ML algorithms are applied to a dataset obtained from a composite image, the median producer's accuracy (PA) and user's accuracy (UA) in those two classes are significantly lower than the median overall accuracy (OA) for all classes. The second dataset allows the ML models to learn the evolution of the spectral signatures over 5 months. Compared to the first dataset, the results indicate that ML models generalize better using TS data, even if the series are short and without any preprocessing. This generalization is further improved in the last dataset. The ML models are subsequently applied to an area with different geographical bounds. These last results indicate that, out of seven classifiers, the popular random forest (RF) algorithm ranked fourth, while XGBoost (×GB) obtained the best results. The best OA, as well as the best PA/UA balance, were obtained by performing feature construction using the M3GP algorithm and then applying XGB to the new extended dataset.
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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Biblioteca |
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| Registros recuperados : 12 | |
| 1. |  | SILVA. J. P. D.; SILVA, A. P. L.; SILVA, A. de C.; RICALDE, M. P. Emergência de adultos do gorgulho-da-semente-da-manga após o período de frutificação das mangueiras, em Seropédica, RJ: estudo preliminar. In: SEMANA CIENTÍFICA JOHANNA DÖBEREINER, 22., 2022, Seropédica. Bicentenário da Independência: 200 anos de ciência, tecnologia e inovação no Brasil: caderno de resumos... Seropédica: Embrapa Agrobiologia, 2022.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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| 2. | | SILVA, J. P. D.; SILVA, A. de C.; RICALDE, M. P.; BURNS, B. M. B.; TEIXEIRA, R. D. S. Infestação de Sternochetus mangiferae (Fabricius) (Coleoptera: Curculionidae) em mangueira da cv. Palmer nas condições do município de Seropédica, RJ. In: SEMANA CIENTÍFICA JOHANNA DÖBEREINER 21., 2021, Seropédica. A transversalidade da ciência, tecnologia e inovações para o planeta: caderno de resumos. Seropédica: Embrapa Agrobiologia, 2021.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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| 4. | | FIGUEIREDO, Y. G.; MENDES, S. M.; SILVA, J. P. D. C. e; MARTINS, L. de O.; DAMASCENO, N.; PARRELA, R. Suscetibilidade de híbridos de sorgo biomassa e sacarino à lagarta-do-cartucho. In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 31., 2016, Bento Gonçalves. Milho e sorgo: inovações, mercados e segurança alimentar: anais. Sete Lagoas: Associação Brasileira de Milho e Sorgo, 2016.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 5. | | BURNS, B. M. B.; LAUMANN, R. A.; SILVA, A. de C.; RICALDE, M. P.; TEIXEIRA, R. D. S.; SILVA, J. P. D.; SILVA, A. P. L. Avaliação de armadilhas para a captura de Sternochetus mangiferae (Fabricius) (Coleoptera: Curculionidae). In: SEMANA CIENTÍFICA JOHANNA DÖBEREINER 21., 2021, Seropédica. A transversalidade da ciência, tecnologia e inovações para o planeta: caderno de resumos. Seropédica: Embrapa Agrobiologia, 2021.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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| 6. | | TEIXEIRA, R. D. S.; SILVA, A. de C.; RICALDE, M. P.; SILVA, J. P. D.; SILVA, A. P. L.; BURNS, B. M. B. Armadilha do tipo dossel adaptada para captura de formigas predadoras associadas a mangueiras (Mangifera indica L.): teste preliminar. In: SEMANA CIENTÍFICA JOHANNA DÖBEREINER 21., 2021, Seropédica. A transversalidade da ciência, tecnologia e inovações para o planeta: caderno de resumos. Seropédica: Embrapa Agrobiologia, 2021.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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| 7. | | SILVA, A. P. L.; SILVA, A. de C.; RICALDE, M. P.; SILVA, J. P. D.; BURNS, B. M. B.; TEIXEIRA, R. D. S. Distribuição e taxa de infestação de Sternochetus mangiferae (Coleoptera: Curculionidae) em mangueiras do município de Belford Roxo, RJ. In: SEMANA CIENTÍFICA JOHANNA DÖBEREINER 21., 2021, Seropédica. A transversalidade da ciência, tecnologia e inovações para o planeta: caderno de resumos. Seropédica: Embrapa Agrobiologia, 2021.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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| 8. | | RIBEIRO, P. E. de A.; MENDES, S. M.; MATRANGOLO, W. J. R.; CAMPANHA, M. M.; MALTA, P. da C. C.; SILVA, J. P. D. C. e. Diversidade da entomofauna em milho consorciado com sorgo e crotalária em diferentes arranjos. In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 31., 2016, Bento Gonçalves. Milho e sorgo: inovações, mercados e segurança alimentar: anais. Sete Lagoas: Associação Brasileira de Milho e Sorgo, 2016.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 9. | | RIBEIRO, P. E. de A.; VIANA, P. A.; GUIMARAES, P. E. de O.; OKUMURA, F.; TAKAHASHI, J. A.; SILVA, J. P. D. C. e. Estudo cinético das concentrações de rutina e de ácido clorogênico em folhas de quatro genótipos de milho infestadas com larvas de Spodoptera frugiperda. In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 31., 2016, Bento Gonçalves. Milho e sorgo: inovações, mercados e segurança alimentar: anais. Sete Lagoas: Associação Brasileira de Milho e Sorgo, 2016.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 10. | | ROCHA, M. S.; SANTOS, A. J. N. dos; SILVA, J. P. D. C. e; MARTINS, L. de O.; RODRIGUES, J. A. S.; MENDES, S. M. Estudo da antixenose da lagarta-do-cartucho em sorgo. In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 31., 2016, Bento Gonçalves. Milho e sorgo: inovações, mercados e segurança alimentar: anais. Sete Lagoas: Associação Brasileira de Milho e Sorgo, 2016.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 11. | | SILVA, J. P. D.; SILVA, A. de C.; ROUWS, L. F. M.; FREITAS, K. M. de; RICALDE, M. P.; SILVA, A. P. L. Determinação de parâmetros para sexagem de Sternochetus mangiferae (Coleoptera: Curculionidae) utilizando microscopia eletrônica de varredura. In: SEMANA CIENTÍFICA JOHANNA DÖBEREINER, 22., 2022, Seropédica. Bicentenário da Independência: 200 anos de ciência, tecnologia e inovação no Brasil: caderno de resumos... Seropédica: Embrapa Agrobiologia, 2022.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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| 12. | | SILVA, J. P. D.; RAMOS, M. R.; UHLMANN, A.; SANTOS, D. M. A.; ALMEIDA, R. E. M. de; MARQUADT, L.; CARMO, S. S. do. Produtividade da soja em área de transição plintossolos pétricos e latossolos amarelos - Porto Nacional – TO. In: CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE CIÊNCIA DO SOLO, 23.; CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 38., 2023, Florianópolis. Anais. Florianópolis: Epagri, 2023. p. 1174. Ref. ID 261.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Pesca e Aquicultura. |
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