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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
24/08/2022 |
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Data da última atualização: |
25/08/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
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. |
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Afiliação: |
FEAGRI/UNICAMP; FEAGRI/UNICAMP; UNICAMP; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA, FEAGRI/UNICAMP; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; UNICAMP; UNICAMP; FEAGRI/UNICAMP. |
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Título: |
Evaluation of early season mapping of integrated crop livestock systems using Sentinel-2 data. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 43, B3, p. 1335-1340, 2022. |
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DOI: |
https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2022-1335-2022 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Edition of proceedings of the 2022 edition of the XXIVth ISPRS Congress, Nice, France. |
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Conteúdo: |
ABSTRACT. Various approaches were developed considering the need to increase agricultural productivity in cultivated areas without more deforestation, such as the Integrated Crop livestock systems (ICLS). The ICLS could be composed of annual crops followed by pastureland with the presence of cattle. Due to the high temporal dynamic of rotation between crops over the season, monitoring these areas is a big challenge. Also, agricultural organizations worldwide highlight the need for early-season maps for this kind of work. In this context, this study evaluated the potential of open data (Sentinel-2) data to map ICLS areas. The performance of two classifiers was evaluated: one of Machine Learning (random forest) and the other of Deep Learning (LSTM). Three different time windows of data were tested (Entire season, 180 days, and 120 days). Using the RF classifier, it was possible to achieve satisfactory results (Overall accuracy higher than 80%) for the early season (180 days). However, further studies are needed to explain better the lower(when compared to Random Forest) accuracy achieved by LSTM net (0.79 % for 180 days) and compare the results achieved here with results for a study area with different rates of cloud cover. |
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Palavras-Chave: |
Agricultura regenerativa; Aprendizado profundo; Crop identification; Floresta aleatória; Identificação de culturas; LSTM; Random forest; Regenerative agriculture. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1145714/1/AP-Evalution-early-season-2022.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pesca e Aquicultura; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
17/02/2024 |
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Data da última atualização: |
17/02/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
RODRIGUES, L. G. G.; DALLA PORTA, M. G.; FRITZ, A. R. M.; MOREIRA, R. de F. P. M.; BORGHESI, R.; LIMA, L. K. F. de; LUIZ, D. de B. |
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Afiliação: |
LUIZ GUSTAVO GONÇALVES RODRIGUES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA, Florianópolis; MIRIAN GRACIELA DALLA PORTA, OPERSAN RESÍDUOS INDÚSTRIAS, Blumenau-SC; ALCILENE RODRIGUES MONTEIRO FRITZ, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA, Florianópolis; REGINA DE FÁTIMA PERALTA MUNIZ MOREIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA, Florianópolis; RICARDO BORGHESI, GPAR; LEANDRO KANAMARU FRANCO DE LIMA, CNPASA; DANIELLE DE BEM LUIZ, CNPASA. |
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Título: |
Gerenciamento hídrico e de resíduos em indústria de processamento de peixes: estudo de caso (atum e sardinha). |
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Ano de publicação: |
2024 |
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Fonte/Imprenta: |
In: LUIZ, D. de B.; SANTOS, V. R. V. dos (ed.). Processamento sustentável de peixe: relatos de casos em indústrias. Brasília, DF: Embrapa, 2024. |
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Páginas: |
cap. 6, p. 165-186. |
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ISBN: |
978-65-5467-002-9 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo deste estudo foi realizar um balanço hídrico em uma unidade de beneficiamento de pescado, bem como avaliar a viabilidade de ações para reduzir o consumo de água, promover a reciclagem, o reúso do recurso hídrico e o melhor aproveitamento dos resíduos sólidos gerados nessa indústria pesqueira. |
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Palavras-Chave: |
Resíduos sólidos. |
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Thesagro: |
Água; Análise de Custo-Benefício; Balanço Hídrico; Consumo; Indústria Pesqueira; Reciclagem; Recurso Hídrico; Recurso Pesqueiro. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1162083/1/cap6-2024.pdf
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Marc: |
LEADER 01389naa a2200325 a 4500
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245 $aGerenciamento hídrico e de resíduos em indústria de processamento de peixes$bestudo de caso (atum e sardinha).$h[electronic resource]
260 $c2024
300 $acap. 6, p. 165-186.
520 $aO objetivo deste estudo foi realizar um balanço hídrico em uma unidade de beneficiamento de pescado, bem como avaliar a viabilidade de ações para reduzir o consumo de água, promover a reciclagem, o reúso do recurso hídrico e o melhor aproveitamento dos resíduos sólidos gerados nessa indústria pesqueira.
650 $aÁgua
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650 $aBalanço Hídrico
650 $aConsumo
650 $aIndústria Pesqueira
650 $aReciclagem
650 $aRecurso Hídrico
650 $aRecurso Pesqueiro
653 $aResíduos sólidos
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700 1 $aFRITZ, A. R. M.
700 1 $aMOREIRA, R. de F. P. M.
700 1 $aBORGHESI, R.
700 1 $aLIMA, L. K. F. de
700 1 $aLUIZ, D. de B.
773 $tIn: LUIZ, D. de B.; SANTOS, V. R. V. dos (ed.). Processamento sustentável de peixe: relatos de casos em indústrias. Brasília, DF: Embrapa, 2024.
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Registro original: |
Embrapa Pesca e Aquicultura (CNPASA) |
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