Data/hora: 23/06/2024 20:41:30

Biblioteca(s): | Embrapa Solos.
Data corrente: | 29/11/2018
Data da última atualização: | 11/11/2021
Autoria: | KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; BÉGUÉ, A.
Afiliação: | PATRICK CALVANO KUCHLER, UERJ/CIRAD; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; AGNÈS BÉGUÉ, CIRAD.
Título: | Uso de geotecnologias para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono.
Ano de publicação: | 2018
Fonte/Imprenta: | In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 7., 2018, Jardim, MS. Anais... São José dos Campos: INPE, 2018. p. 1068-1077. Geopantanal 2018.
Idioma: | Português
Conteúdo: | A implementação dos Sistemas Integrados de produção agropecuária (SI), ou seja, a integração lavoura-pecuária-floresta (ILPFs), constitui uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para o Brasil. Estados, como Mato Grosso (MT), tradicionalmente grandes produtores agrícolas já vem adotando esta estratégia e potencializando a sua capacidade produtiva. O Governo Federal vem, desde 2009, promovendo a disseminação e adoção dos sistemas integrados, entretanto ainda não existe uma metodologia de monitoramento desta tendência. Nossa hipótese é que técnicas de classificação Random Forest (RF) aplicadas a Séries Temporais (ST) do satélite MODIS sejam capazes de detectar determinados SI no MT. Para isso, avaliamos a acurácia do RF aplicado a ST de 16 dias de NDVI do MODIS MOD13Q1 para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do MT. As ST foram utilizadas de forma original e processadas. Como processamento, foi utilizada a técnica baseada em Savitsky golay para filtragem e suavização e posteriormente geradas 11 métricas fenológicas para cada ano. Dois modelos RF foram testados: (i) utilizando as 11 métricas fenológicas (ii) utilizando as métricas e a série original. O índice kappa para (i) foi de 0,63 sendo que 9 apresentam potencial discriminatório, já o resultado de (ii) foi de 0,84 onde apenas 01 métrica obteve importância significativa para a discriminação. Nossos resultados apontam que a utilização da técnica de classificação RF em abordagem multitemporal com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento de alguns tipos de SI. Sendo a combinação das séries originais com as métricas apresentaram ganhos não muito expressivos.
Palavras-Chave: | Mato Grosso; Random forest; Séries temporais; Sistemas integrados.
Thesagro: | Sensoriamento Remoto.
Thesaurus Nal: | Remote sensing.
Categoria do assunto: | P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/187269/1/2018-057.pdf
Registro original: | Embrapa Solos (CNPS)
Exemplares: | CNPS - (20023-1) - UPC - AA - DD -  -  - 2018.00310 - DIS