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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSIMÕES, M.
dc.contributor.authorFERRAZ, R. P. D.
dc.contributor.authorKUCHLER, P. C.
dc.contributor.authorALMEIDA, M. B. F. de
dc.contributor.authorVIEIRA, L. P.
dc.contributor.authorLAGE, S. M.
dc.contributor.authorFREITAS, P. L. de
dc.date.accessioned2023-12-27T19:32:26Z-
dc.date.available2023-12-27T19:32:26Z-
dc.date.created2023-12-27
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationCaderno Pedagógico, v. 20, n. 10, p. 4637-4657, 2023.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1160269-
dc.descriptionEntre as principais potências agropecuárias, o Brasil se destaca como um dos poucos países que ainda dispõe de extensas áreas de terra com potencial de produção agropecuária, sem a necessidade do desmatamento. O país busca reverter a degradação do solo por meio de políticas públicas, incluindo a criação de indicadores Sócio-Agro-Ambientais multiescalares. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma solução para diagnosticar áreas degradadas, oferecendo recomendações técnicas regionalizadas para a conservação, recuperação e reintegração dessas áreas à cadeia produtiva de alto rendimento. Duas abordagens inovadoras foram adotadas: (i) uso de deep learning, com uma acurácia de 95,9% para diagnósticos locais por smartphones; (ii) baseada em machine learning e satélites, que alcançou 95,90% de acurácia para avaliações regionais. Ambas as metodologias convergem para soluções acessíveis e inovadoras, estimulando ações de recuperação de áreas degradadas.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectIndicadores Sócio-Agro-Ambientais
dc.subjectDegradação do solo
dc.subjectIS_Agro
dc.titleInteligência artificial para a avaliação de pastagens degradadas a partir de fotos de smartphones e de séries temporais de imagens de satélite: uma abordagem baseada em deep e machine learning para subsidiar o cálculo de indicadores agro-socioambientais.
dc.typeArtigo de periódico
riaa.ainfo.id1160269
riaa.ainfo.lastupdate2023-12-27
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.54033/cadpedv20n10-018
dc.contributor.institutionMARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; PATRICK CALVANO KUCHLER, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; MATHEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, PESQUISADOR VISITANTE; LUAN PORTO VIEIRA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; SOFIA MARTINS LAGE, PESQUISADORA VISITANTE; PEDRO LUIZ DE FREITAS, CNPS.
Aparece nas coleções:Artigo em periódico indexado (CNPS)

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