02594nam a2200217 a 450000100080000000500110000800800410001910000190006024502040007926001530028352017630043665000190219965000250221865300160224365300180225965300220227765300240229970000160232370000210233970000160236021003052021-11-11       2018    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aKUCHLER, P. C.  aUso de geotecnologias para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuáriabuma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono.h[electronic resource]  aIn: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 7., 2018, Jardim, MS. Anais... São José dos Campos: INPE, 2018. p. 1068-1077. Geopantanal 2018.c2018  aA 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.  aRemote sensing  aSensoriamento Remoto  aMato Grosso  aRandom forest  aSéries temporais  aSistemas integrados1 aSIMÕES, M.1 aFERRAZ, R. P. D.1 aBÉGUÉ, A.