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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
27/02/2012 |
Data da última atualização: |
08/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
GONÇALVES, R. R. V.; ZULLO JÚNIOR, J.; ROMANI, L. A. S.; NASCIMENTO, C. R.; TRAINA, A. J. M. |
Afiliação: |
RENATA R. V. GONÇALVES, Feagri/Unicamp; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, Cepagri/Unicamp; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; CRISTINA R. NASCIMENTO, Feagri/Unicamp; AGMA J. M. TRAINA, ICMC/USP. |
Título: |
Analysis of NDVI time series using cross-correlation and forecasting methods for monitoring sugarcane fields in Brazil. |
Ano de publicação: |
2012 |
Fonte/Imprenta: |
International Journal of Remote Sensing, Basingstoke, v. 33, n. 15, p. 4653-4672, Aug. 2012. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Brazil is the largest sugarcane producer in the world and has a privileged position to attend to national and international marketplaces. To maintain the high production of sugarcane, it is fundamental to improve the forecasting models of crop seasons through the use of alternative technologies, such as remote sensing. Thus, the main purpose of this article is to assess the results of two different statistical forecasting methods applied to an agroclimatic index (the water requirement satisfaction index; WRSI) and the sugarcane spectral response (normalized difference vegetation index; NDVI) registered on National Oceanic and Atmospheric Administration Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA-AVHRR) satellite images. We also evaluated the cross-correlation between these two indexes. According to the results obtained, there are meaningful correlations between NDVI and WRSI with time lags. Additionally, the adjusted model for NDVI presented more accurate results than the forecasting models for WRSI. Finally, the analyses indicate that NDVI is more predictable due to its seasonality and the WRSI values are more variable making it difficult to forecast. |
Palavras-Chave: |
Análise de séries temporais; Imagens NDVI; Métodos estatísticos; Modelos de previsão; Monitoramento de cana-de-açúcar. |
Thesagro: |
Análise Estatística. |
Thesaurus Nal: |
Models; Statistical analysis; Sugarcane; Time series analysis. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 02134naa a2200289 a 4500 001 1916734 005 2020-01-08 008 2012 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aGONÇALVES, R. R. V. 245 $aAnalysis of NDVI time series using cross-correlation and forecasting methods for monitoring sugarcane fields in Brazil.$h[electronic resource] 260 $c2012 520 $aBrazil is the largest sugarcane producer in the world and has a privileged position to attend to national and international marketplaces. To maintain the high production of sugarcane, it is fundamental to improve the forecasting models of crop seasons through the use of alternative technologies, such as remote sensing. Thus, the main purpose of this article is to assess the results of two different statistical forecasting methods applied to an agroclimatic index (the water requirement satisfaction index; WRSI) and the sugarcane spectral response (normalized difference vegetation index; NDVI) registered on National Oceanic and Atmospheric Administration Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA-AVHRR) satellite images. We also evaluated the cross-correlation between these two indexes. According to the results obtained, there are meaningful correlations between NDVI and WRSI with time lags. Additionally, the adjusted model for NDVI presented more accurate results than the forecasting models for WRSI. Finally, the analyses indicate that NDVI is more predictable due to its seasonality and the WRSI values are more variable making it difficult to forecast. 650 $aModels 650 $aStatistical analysis 650 $aSugarcane 650 $aTime series analysis 650 $aAnálise Estatística 653 $aAnálise de séries temporais 653 $aImagens NDVI 653 $aMétodos estatísticos 653 $aModelos de previsão 653 $aMonitoramento de cana-de-açúcar 700 1 $aZULLO JÚNIOR, J. 700 1 $aROMANI, L. A. S. 700 1 $aNASCIMENTO, C. R. 700 1 $aTRAINA, A. J. M. 773 $tInternational Journal of Remote Sensing, Basingstoke$gv. 33, n. 15, p. 4653-4672, Aug. 2012.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
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Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
Data corrente: |
28/10/2005 |
Data da última atualização: |
25/03/2008 |
Autoria: |
EMBRAPA. RECURSOS GENÉTICOS E BIOTECNOLOGIA. |
Título: |
Relatório de metas da unidade 2002. |
Ano de publicação: |
2003 |
Fonte/Imprenta: |
Brasília, DF, 2003. |
Idioma: |
Português |
Palavras-Chave: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia; Relatório de metas. |
Thesagro: |
Planejamento. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 00398nam a2200133 a 4500 001 1186243 005 2008-03-25 008 2003 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aEMBRAPA. RECURSOS GENÉTICOS E BIOTECNOLOGIA. 245 $aRelatório de metas da unidade 2002. 260 $aBrasília, DF$c2003 650 $aPlanejamento 653 $aEmbrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia 653 $aRelatório de metas
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Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
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