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Can canopy height of mixed pastures in integrated crop-livestock systems be estimated using planetscope imagery? Repositório Alice
REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; SILVA, B. C. da; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G..
ABSTRACT. Canopy height (CH) is one of the key parameters used to evaluate forage biomass production and support grazing management decisions in intensively managed fields. In this study, we demonstrate the potential of using textural information derived from PlanetScope (PS) imagery to estimate CH of intensively managed mixed pastures in an Integrated Crop-Livestock Systems (ICLS) in the western region of São Paulo State, Brazil. PS images and field data of CH were acquired during the forage growing season of 2019 (from May to November) to calibrate and validate the CH prediction models using the Random Forest (RF) regression algorithm. We used as predictor variables eight second-order texture measures derived from the green, red, near-infrared spectral...
Tipo: Anais e Proceedings de eventos Palavras-chave: Sistemas integrados; Nanossatélites; Medidas de textura; Integração lavoura pecuária; Canopy height; Integrated systems; Nano-satellites; Texture measures; Integrated crop-livestock systems; Pastagem.
Ano: 2021 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1136079
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Classificação de áreas algodoeiras utilizando séries temporais de imagens Modis. Repositório Alice
WERNER, J. P. S.; OLIVEIRA, S. R. de M.; ESQUERDO, J. C. D. M..
Resumo: O objetivo deste trabalho foi classificar áreas com o cultivo de algodão no estado de Mato Grosso. Foram utilizados dados de referência terrestre e uma série temporal de imagens de índices vegetativos do sensor Modis. A partir da série temporal de imagens, foram gerados perfis espectro-temporais e extraídas 11 métricas fenológicas em imagens de decomposição. A partir dessas métricas fenológicas, a técnica de indução de árvore de decisão foi aplicada para gerar regras de classificação que, posteriormente, foram utilizadas para separar as áreas com cultivo de algodão de outras coberturas vegetais. Os resultados encontrados, utilizando os índices de vegetação (NDVI e EVI) obtidos de séries temporais de imagens, demonstraram a capacidade dos modelos...
Tipo: Anais e Proceedings de eventos Palavras-chave: Índice de vegetação; Métricas tecnológicas; Mineração de dados; Data mining.; Algodão.; Vegetation index..
Ano: 2017 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1084896
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Monitoring pasture aboveground biomass and canopy height in an integrated crop-livestock system using textural information from PlanetScope imagery. Repositório Alice
REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; SILVA, B. C.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; ROCHA, J. V.; MAGALHÃES, P. S. G..
Abstract: Fast and accurate quantification of the available pasture biomass is essential to support grazing management decisions in intensively managed fields. The increasing temporal and spatial resolutions oered by the new generation of orbital platforms, such as Planet CubeSat satellites, have improved the capability of monitoring pasture biomass using remotely sensed data. Here, we assessed the feasibility of using spectral and textural information derived from PlanetScope imagery for estimating pasture aboveground biomass (AGB) and canopy height (CH) in intensively managed fields and the potential for enhanced accuracy by applying the extreme gradient boosting (XGBoost) algorithm. Our results demonstrated that the texture measures enhanced AGB and CH...
Tipo: Artigo de periódico Palavras-chave: Pasto; Pastagem tropical; Floresta aleatória; Random forest; Mixed pastures; Integrated systems; Texture measures; Extreme gradient boosting; Biomassa; Pastagem Mista; Sensoriamento Remoto; Pastures; Tropical pastures; Biomass; Aboveground biomass; Remote sensing.
Ano: 2020 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1125026
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Uso da mineração de dados na classificação do algodão utilizando séries-temporais de imagens MODIS. Repositório Alice
WERNER, J. P. S.; ESQUERDO, J. C. D. M.; OLIVEIRA, S. R. de M..
RESUMO. O objetivo do trabalho foi avaliar o uso de técnicas de mineração de dados extraídos de séries temporais de índices vegetativos do sensor MODIS para a classificação de padrões temporais do cultivo do algodão herbáceo. A partir da série temporal de imagens, foram gerados perfis espectro-temporais e extraídas 11 métricas fenológicas na forma de imagens de decomposição. Com as informações das métricas fenológicas e dados de referência terrestre, técnicas de mineração de dados foram aplicadas para gerar regras de classificação que, posteriormente, foram utilizadas para separar os padrões com cultivo de algodão de outras coberturas vegetais. Os resultados encontrados demonstraram a capacidade dos modelos para discriminar padrões de algodão de outras...
Tipo: Anais e Proceedings de eventos Palavras-chave: Mineração de dados; Índice de vegetação; Métricas fenológicas; Árvore de decisão; TIMESAT; Séries temporais; Data mining; Phenological metrics; Decision tree; Vegetation index; Time series analysis.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1108708
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