Uso de geotecnologias para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono.

KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; BÉGUÉ, A.

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.author	KUCHLER, P. C.
dc.contributor.author	SIMÕES, M.
dc.contributor.author	FERRAZ, R. P. D.
dc.contributor.author	BÉGUÉ, A.
dc.date.accessioned	2018-11-29T23:51:16Z	-
dc.date.available	2018-11-29T23:51:16Z	-
dc.date.created	2018-11-29
dc.date.issued	2018
dc.identifier.citation	In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 7., 2018, Jardim, MS. Anais... São José dos Campos: INPE, 2018. p. 1068-1077. Geopantanal 2018.
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1100305	-
dc.description	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.
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Séries temporais
dc.subject	Random forest
dc.subject	Mato Grosso
dc.subject	Sistemas integrados
dc.title	Uso de geotecnologias para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono.
dc.type	Artigo em anais e proceedings
dc.date.updated	2018-11-29T23:51:16Z	pt_BR
dc.subject.thesagro	Sensoriamento Remoto
dc.subject.nalthesaurus	Remote sensing
riaa.ainfo.id	1100305
riaa.ainfo.lastupdate	2018-11-29
dc.contributor.institution	PATRICK CALVANO KUCHLER, UERJ/CIRAD; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; AGNÈS BÉGUÉ, CIRAD.
Aparece en las colecciones:	Artigo em anais de congresso (CNPS)

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