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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
08/11/2021 |
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Data da última atualização: |
08/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D. |
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Afiliação: |
PATRICK CALVANO KUTCHLER, UERJ; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; AGNÈS BÉGUÉ, CIRAD; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; DAMIEN ARVOR, CNRS, France. |
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Título: |
Big Earth Observation Data e aprendizado de máquina para mapeamento da agricultura sustentável no Brasil. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REDIN, E. (org.). Ciências rurais em foco. Belo Horizonte: Poisson, 2021. v. 4, cap. 4, p. 24-30. |
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DOI: |
http://doi.org/10.36229/978-65-5866-079-8.CAP.04 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A implementação do iLP, ou seja, a diversificação, rotação, consorcio e/ou sucessão das atividades agrícolas e de pecuária na mesma área formando um único sistema, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para brasil, com diversos impactos positivos com destaque na conservação do solo e rentabilidade e viabilidade econômica. O acompanhamento da implantação desta iniciativa é fundamental como instrumento de gestão pública, porém ainda é um desafio. Nesta direção, este trabalho discute a aplicação dos conceitos de BIG DATA e aprendizado de máquina para o sensoriamento remoto. Como teste foi utilizado o classificador Random Forest (RF) aplicado a séries temporais MODIS para analisar a capacidade de detecção de certos iLPs. Para isso, avaliamos a precisão do RF aplicado ao NDVI do MODIS para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do mato grosso. Dois modelos foram testados: (i) usando 11 métricas fenológicas derivadas do MODIS (ii) usando as métricas e os dados originais. O índice kappa para (i) foi de 0,63, sendo 9 deles com potencial discriminatório; o resultado de (ii) foi de 0,84, onde somente 01 métrica foi significativa para discriminação. Nossos resultados indicam que o uso da técnica de classificação RF com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento do iLP, sendo o grande desafio o tratamento das SITS em larga escala, necessitando em termos de arquitetura de sistemas processamento paralelo em nuvem, tecnologia esta, cada vez mais disponível. MenosA implementação do iLP, ou seja, a diversificação, rotação, consorcio e/ou sucessão das atividades agrícolas e de pecuária na mesma área formando um único sistema, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para brasil, com diversos impactos positivos com destaque na conservação do solo e rentabilidade e viabilidade econômica. O acompanhamento da implantação desta iniciativa é fundamental como instrumento de gestão pública, porém ainda é um desafio. Nesta direção, este trabalho discute a aplicação dos conceitos de BIG DATA e aprendizado de máquina para o sensoriamento remoto. Como teste foi utilizado o classificador Random Forest (RF) aplicado a séries temporais MODIS para analisar a capacidade de detecção de certos iLPs. Para isso, avaliamos a precisão do RF aplicado ao NDVI do MODIS para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do mato grosso. Dois modelos foram testados: (i) usando 11 métricas fenológicas derivadas do MODIS (ii) usando as métricas e os dados originais. O índice kappa para (i) foi de 0,63, sendo 9 deles com potencial discriminatório; o resultado de (ii) foi de 0,84, onde somente 01 métrica foi significativa para discriminação. Nossos resultados indicam que o uso da técnica de classificação RF com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento do iLP, sendo o grande desafio o tratamento das SITS em larga escala, necessitando em termos de arquitetura de sistemas processamento paralelo em n... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Big Earth Observation Data; Mato Grosso; Random forest; Séries temporais; Sistemas integrados. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/227468/1/Big-Earth-Observation-Data-e-aprendizado-de-maquina-2021.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Registro |
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Status |
URL |
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| Registros recuperados : 459 | |
| 108. |  | QUEIROZ, E. F. de; SILVA, R. J. B. da; OLIVEIRA, M. C. N. de. Modelo de analise de regressao periodica da precipitacao mensal, da bacia atlantico sudeste, no Estado do Parana. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 36, n. 5, p. 727-42, maio 2001 Título em inglês: A model for monthly rainfall periodic regression analysis, of the southeast Atlantic basin, on Paraná State.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado |
| Biblioteca(s): Embrapa Soja; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 109. | | OLIVEIRA, M. C. N. de; CARRÃO-PANIZZI, M.C.; MANDARINO, J. M. G. Método de componentes principais na avaliação de saponinas em cultivares de soja. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 5.; MERCOSOJA 2009, Goiânia. Resumos... Londrina: Embrapa Soja, 2009. p. 242, trab. 442. Editado por Adilson de Oliveira Júnior, Odilon Ferreira Saraiva, Clara Beatriz Hoffmann Campo, César de Castro.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 111. | | CARRÃO-PANIZZI, M. C.; BERHOW, M.; MANDARINO, J. M. G.; OLIVEIRA, M. C. N. de. Environmental and genetic variation of isoflavone content of soybean seeds grown in Brazil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 44, n. 11, p. 1444-1451, nov. 2009.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Soja; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 120. | | LEITE, R. M. V. B. de C.; OLIVEIRA, M. C. N. de. Grouping sunflower genotypes for yield, oil content, and reaction to Alternaria leaf spot using GGE biplot. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 8, p. 649-657, ago. 2015.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Soja; Embrapa Unidades Centrais. |
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| Registros recuperados : 459 | |
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| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
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