| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) | |||
| Site | mtc-m21d.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/4B2ABMP | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2024/03.25.15.35 | |||
| Última Atualização | 2024:03.25.15.35.29 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2024/03.25.15.35.29 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2024:04.12.10.00.10 (UTC) administrator | |||
| DOI | 10.3390/rs16050863 | |||
| ISSN | 2072-4292 | |||
| Chave de Citação | SilvaChLuSaAlAd:2024:SyRe | |||
| Título | Sugarcane Yield Estimation Using Satellite Remote Sensing Data in Empirical or Mechanistic Modeling: A Systematic Review  | |||
| Ano | 2024 | |||
| Mês | Mar. | |||
| Data de Acesso | 21 jun. 2024 | |||
| Tipo de Trabalho | journal article | |||
| Tipo Secundário | PRE PI | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 5277 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Silva, Nildson Rodrigues de França e 2 Chaves, Michel Eustáquio Dantas 3 Luciano, Ana Cláudia dos Santos 4 Sanches, Ieda Del'Arco 5 Almeida, Cláudia Maria de 6 Adami, Marcos | |||
| Identificador de Curriculo | 1 2 3 4 5 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3 | |||
| ORCID | 1 2 0000-0002-1498-6830 3 0000-0003-4862-9863 4 0000-0003-1296-0933 5 0000-0002-6523-3169 6 0000-0003-4247-4477 | |||
| Grupo | 1 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 2 3 4 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 5 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 6 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Universidade Estadual Paulista (UNESP) 3 Universidade de São Paulo (USP) 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 nildson.silva@inpe.br 2 michel.dantas@unesp.br 3 analuciano@usp.br 4 ieda.sanches@inpe.br 5 claudia.almeida@inpe.br 6 marcos.adami@inpe.br | |||
| Revista | Remote Sensing | |||
| Volume | 16 | |||
| Número | 5 | |||
| Páginas | e863 | |||
| Nota Secundária | B3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I | |||
| Histórico (UTC) | 2024-03-25 15:35:29 :: simone -> administrator :: 2024-03-25 15:35:32 :: administrator -> simone :: 2024 2024-03-25 15:36:12 :: simone -> administrator :: 2024 2024-04-12 10:00:10 :: administrator -> simone :: 2024 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo do Conteúdo | External Contribution | |||
| Tipo de Versão | publisher | |||
| Palavras-Chave | crop modeling crop monitoring crop yield systematic literature review text mining | |||
| Resumo | The sugarcane crop has great socioeconomic relevance because of its use in the production of sugar, bioelectricity, and ethanol. Mainly cultivated in tropical and subtropical countries, such as Brazil, India, and China, this crop presented a global harvested area of 17.4 million hectares (Mha) in 2021. Thus, decision making in this activity needs reliable information. Obtaining accurate sugarcane yield estimates is challenging, and in this sense, it is important to reduce uncertainties. Currently, it can be estimated by empirical or mechanistic approaches. However, the models peculiarities vary according to the availability of data and the spatial scale. Here, we present a systematic review to discuss state-of-the-art sugarcane yield estimation approaches using remote sensing and crop simulation models. We consulted 1398 papers, and we focused on 72 of them, published between January 2017 and June 2023 in the main scientific databases (e.g., AGORA-FAO, Google Scholar, Nature, MDPI, among others), using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) methodology. We observed how the models vary in space and time, presenting the potential, challenges, limitations, and outlooks for enhancing decision making in the sugarcane crop supply chain. We concluded that remote sensing data assimilation both in mechanistic and empirical models is promising and will be enhanced in the coming years, due to the increasing availability of free Earth observation data. | |||
| Área | SRE | |||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Sugarcane Yield Estimation... | |||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Sugarcane Yield Estimation... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/4B2ABMP | |||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/4B2ABMP | |||
| Idioma | en | |||
| Arquivo Alvo | remotesensing-16-00863-v3.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2021/06.04.03.40.25 | |||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/46KUATE | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 3 | |||
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS. | |||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||