| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 8JMKD3MGP3W/4AC8G95 |
| Repositório | sid.inpe.br/plutao/2023/12.11.15.59 |
| Última Atualização | 2023:12.13.17.33.50 (UTC) lattes |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/plutao/2023/12.11.15.59.39 |
| Última Atualização dos Metadados | 2024:01.02.17.00.37 (UTC) administrator |
| DOI | 10.3390/rs15225366 |
| ISSN | 2072-4292 |
| Rótulo | lattes: 2456184661855977 2 RodigheriSaRiTsLaBeAd:2023:CoAn |
| Chave de Citação | RodigheriSaRiTsLaBeAd:2023:CoAn |
| Título | Estimating Crop Sowing and Harvesting Dates Using Satellite Vegetation Index: A Comparative Analysis  |
| Ano | 2023 |
| Data de Acesso | 11 maio 2024 |
| Tipo de Trabalho | journal article |
| Tipo Secundário | PRE PI |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 9538 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Rodigheri, Grazieli 2 Sanches, Ieda Del'Arco 3 Richetti, Jonathan 4 Tsukahara, Rodrigo Yoiti 5 Lawes, Roger 6 Bendini, Hugo do Nascimento 7 Adami, Marcos |
| ORCID | 1 2 0000-0003-1296-0933 3 0000-0003-2675-3425 |
| Grupo | 1 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 3 4 5 6 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 7 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR |
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 CSIRO 4 Fundação ABC Pesquisa e Desenvolvimento Agropecuário 5 CSIRO 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 grazieli.rodigheri@inpe.br 2 ieda.sanches@inpe.br 3 jonathan.richetti@csiro.au 4 rodrigo@fundacaoabc.org 5 roger.lawes@csiro.au 6 hugo.bendini@inpe.br 7 marcos.adami@inpe.br |
| Revista | Remote Sensing |
| Volume | 15 |
| Número | 22 |
| Páginas | 5366 |
| Nota Secundária | B3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I |
| Histórico (UTC) | 2023-12-11 15:59:39 :: lattes -> administrator :: 2023-12-13 17:31:47 :: administrator -> lattes :: 2023 2023-12-13 17:33:51 :: lattes -> administrator :: 2023 2024-01-02 17:00:37 :: administrator -> simone :: 2023 |
| 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 | time series Google Earth Engine remote sensing soybean phenological metrics |
| Resumo | In the last decades, several methodologies for estimating crop phenology based on remote sensing data have been developed and used to create different algorithms. Although many studies have been conducted to evaluate the different methodologies, a comprehensive understanding of the potential of the different current algorithms to detect changes in the growing season is still lacking, especially in large regions and with more than one crop per season. Therefore, this work aimed to evaluate different phenological metrics extraction methodologies. Using data from over 1500 fields distributed across Brazils central area, six algorithms, including CropPhenology, Digital Earth Australia tools package (DEA), greenbrown, phenex, phenofit, and TIMESAT, to extract soybean crop phenology were applied. To understand how robust the algorithms are to different input sources, the NDVI and EVI2 time series derived from MODIS products (MOD13Q1 and MOD09Q1) and from Sentinel-2 satellites were used to estimate the sowing date (SD) and harvest date (HD) in each field. The algorithms produced significantly different phenological date estimates, with Spearmans R ranging between 0.26 and 0.82 when comparing sowing and harvesting dates. The best estimates were obtained using TIMESAT and phenex for SD and HD, respectively, with R greater than 0.7 and RMSE of 1617 days. The DEA tools and greenbrown packages showed higher sensitivity when using different data sources. Double cropping is an added challenge, with no method adequately identifying it. |
| Área | SRE |
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Estimating Crop Sowing... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Estimating Crop Sowing... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/4AC8G95 |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/4AC8G95 |
| Idioma | en |
| Arquivo Alvo | remotesensing-15-05366-v2.pdf |
| Grupo de Usuários | lattes |
| Grupo de Leitores | administrator lattes |
| Visibilidade | shown |
| Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/46KUATE |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 2 sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1 |
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS. |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | simone |
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