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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGP6W34M/492LPGE
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2023/04.30.21.02
Última Atualização2023:04.30.21.02.02 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2023/04.30.21.02.02
Última Atualização dos Metadados2024:01.15.20.39.21 (UTC) administrator
ISBN978-65-89159-04-9
Chave de CitaçãoFonsecaRFSMPSP:2023:AvDeMa
TítuloMapbiomas cacau: avanços e desafios no mapeamento do cultivo sombreado de cacau no sul da Bahia
FormatoInternet
Ano2023
Data de Acesso09 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos2
Tamanho843 KiB
2. Contextualização
Autor1 Fonseca, Marisa Gesteira
2 Rosa, Marcos Reis
3 Faria, Deborah
4 Santos, Larissa Rocha
5 Morante Filho, José Carlos
6 Piotto, Daniel
7 Strenzel, Gil Marcelo Reuss
8 Prieto, Juan Doblas
Grupo1
2
3
4
5
6
7
8 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Veraterra
2 MapBiomas
3 Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC)
4 Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC)
5 Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC)
6 Universidade Federal do Sul da Bahia
7 Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC)
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 marisa_fonseca@yahoo.com.br
2 mrosa@arcplan.com.br
3 deborahuesc@gmail.com
4 rocha_larissa@yahoo.com.br
5 jcmfilho@uesc.br
6 piotto@hotmail.com
7 gmrstrenzel@uesc.br
8 juandb@gmail.com
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Sanches, Ieda DelArco
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 20 (SBSR)
Localização do EventoFlorianópolis
Data02-05 abril 2023
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginase155800
Título do LivroAnais
Tipo Terciáriofull paper
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2023-04-30 21:03:39 :: simone -> administrator :: 2023
2024-01-15 20:39:21 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveCacauicultura
Mata Atlântica
Machine Learning
Random Forest
Sistemas Agroflorestais
Cocoa crop
Atlantic Forest
Machine Learning
Random Forest
Agroforestry systems
ResumoO cacau é o principal cultivo agrícola no sul da Bahia, mas a semelhança espectral destas áreas com aquelas cobertas por florestas não manejadas representa um desafio para seu mapeamento. Neste trabalho apresentamos a abordagem multi-sensor desenvolvida no âmbito da iniciativa MapBiomas Cacau para mapear o cultivo sombreado de cacau em seis municípios do sul da Bahia. Foram utilizadas imagens Sentinel 1 e 2, Planet e SRTM e o classificador Random Forest. A acurácia global do mapa (81,8%), do produtor (78,5%) e usuário (78,5%) da classe cacau sombreado demonstraram um significativo avanço metodológico no mapeamento deste cultivo. Estima-se que cerca de 27% da área de estudo seja destinada ao cultivo sombreado de cacau. Florestas nativas secundárias e/ou degradadas e áreas de cultivo abandonadas representam desafios adicionais para o aumento da acurácia do mapeamento, o que pode ser buscado futuramente com novos dados de sensoriamento remoto e teste de outros classificadores. ABSTRACT: Cocoa is the main agricultural crop in southern Bahia, but the spectral similarity of these areas with those covered by unmanaged forests represents a challenge for its mapping. In this work we present the multi-sensor approach developed within the scope of the MapBiomas Cacau initiative to map the shaded cocoa cultivation in six municipalities in the south of Bahia. Sentinel 1 and 2, Planet and SRTM images and the Random Forest classifier were used. The overall accuracy of the map (81.8%) and the producer (79.0%) and user (78.5%) of the shaded cocoa class demonstrated a significant methodological advance in mapping this crop. We estimated that about 27% of the study area is intended for shade cultivation of cocoa. Secondary and/or degraded native forests and abandoned cropland represent additional challenges for increasing mapping accuracy, which can be pursued in future studies through new remote sensing data and testing of other classifiers.
ÁreaSRE
TipoProdução e previsão agrícola
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Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > SBSR 20 > Mapbiomas cacau: avanços...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/492LPGE
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Idiomaen
Arquivo Alvo155800.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/495J572
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2023/05.18.17.15 6
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 2
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition holdercode issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume
7. Controle da descrição
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