Séries temporais MODIS 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.; BÉGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D.

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1112852

Registro completo de metadatos

Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.author	KUCHLER, P. C.	pt_BR
dc.contributor.author	SIMÕES, M.	pt_BR
dc.contributor.author	BÉGUÉ, A.	pt_BR
dc.contributor.author	FERRAZ, R. P. D.	pt_BR
dc.contributor.author	ARVOR, D.	pt_BR
dc.date.accessioned	2019-10-07T18:06:05Z	-
dc.date.available	2019-10-07T18:06:05Z	-
dc.date.created	2019-10-07
dc.date.issued	2019
dc.identifier.citation	In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: Inpe, 2019. p. 1488-1491.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1112852	-
dc.description	A implementação do iLP, ou seja, a combinação de agricultura e pecuária na mesma área, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável no Brasil. Nossa hipótese é que a utilização da técnica Randon Forest (RF) aplicada aos dados do MODIS são capazes de detectar 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.	pt_BR
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Séries Temporais	pt_BR
dc.subject	Random Forest	pt_BR
dc.title	Séries temporais MODIS para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono.	pt_BR
dc.type	Artigo em anais e proceedings	pt_BR
dc.date.updated	2019-10-07T18:06:05Z
dc.subject.thesagro	Sensoriamento Remoto	pt_BR
dc.subject.thesagro	Sistema de Produção	pt_BR
dc.subject.thesagro	Produção Integrada	pt_BR
dc.subject.nalthesaurus	Remote sensing	pt_BR
dc.subject.nalthesaurus	Integrated agricultural systems	pt_BR
dc.subject.nalthesaurus	Time series analysis	pt_BR
riaa.ainfo.id	1112852	pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate	2019-10-07
dc.contributor.institution	PATRICK CALVANO KUCHLER, UERJ; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; AGNÉS BÉGUÉ, MAISON DE LA TÉLÉDÉTÉCTION; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; DAMIEN ARVOR, CNRS, UMR LETG-Rennes.	pt_BR
Aparece en las colecciones:	Artigo em anais de congresso (CNPS)

Ficheros en este ítem:

Fichero	Descripción	Tamaño	Formato
SeriestemporaisMODISparaadeteccaodesistemasintegradosdeproducaoagropecuaria2019.pdf		388.78 kB	Adobe PDF	Visualizar/Abrir

Mostrar el registro sencillo del ítem