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5 referências similares encontradas (inclusive a original) buscando em 17 dentre 17 Arquivos.
Data e hora local de busca: 19/04/2024 15:07.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3HP89B3
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/01.13.18.16.40
Última Atualização2015:01.15.12.36.53 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/01.13.18.16.41
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.04.44 (UTC) administrator
DOI10.1109/IGARSS.2014.6947635
ISBN9781479957750
Rótuloscopus 2015-01 MelloAtzbForm:2014:NeReTi
Chave de CitaçãoMelloAtzbForm:2014:NeReTi
TítuloNear real time yield estimation for sugarcane in Brazil combining remote sensing and official statistical data
Ano2014
Data de Acesso19 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho810 KiB
2. Contextualização
Autor1 Mello, Marcio Pupin
2 Atzberger, Clement
3 Formaggio, Antonio Roberto
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGJQ
Grupo1
2
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Boeing Company, Boeing Research and Technology - Brazil (BRandT-Brazil), Estrada Dr Altino Bondesan 500 (Parque Tecnologico)Sao Jose dos Campos SP, Brazil
2 University of Natural Resources and Life Sciences (BOKU), Institute of Surveying, Remote Sensing and Land Information (IVFL), Peter Jordan StraÃxe 82Vienna, Austria
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
Nome do EventoIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, (IGARSS).
Localização do EventoQuebec City
DataJuly 13-18, 2014.
Editora (Publisher)Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Páginas5064-5067
Histórico (UTC)2018-06-04 03:04:44 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoBesides energy concerns, the cultivation of sugarcane in Brazil plays an important role in the development of its agriculture, economy, and environment. However, there is no research on a broad operational yield monitoring system for sugarcane in Brazil based on remote sensing technologies. This paper aims at proposing a method to fill this gap. Five municipalities located in the west corner of São Paulo State, Brazil, were used to run and test a new method, which estimates the yield based on a combination of remote sensing and official historical data without using crop masks. Using data from 2003 to 2012, results stated that sugarcane yield estimates from January to March using remote sensing data tends to match strongly with the official yield, with the benefit of being known before the harvest season. Although we only tested five municipalities, we do expect that the proposed method might be applicable to wider regions as well as to other crops.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Near real time...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3HP89B3
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3HP89B3
Idiomaen
Arquivo Alvo06947635.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
VinculaçãoTrabalho não Vinculado à Tese/Dissertação
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 3
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination edition editor electronicmailaddress format issn keywords lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3JM4CLL
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2015/06.15.15.39
Última Atualização2015:06.15.15.39.00 (UTC) banon
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2015/06.15.15.39.01
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.23.03 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-0076-8
Rótulo847
Chave de CitaçãoFoschieraMellAtzbForm:2015:SuYiEs
TítuloSugarcane yield estimation in São Paulo State - Brazil
FormatoInternet
Ano2015
Data de Acesso19 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho807 KiB
2. Contextualização
Autor1 Foschiera, William
2 Mello, Marcio Pupin
3 Atzberger, Clement
4 Formaggio, Antônio Roberto
Identificador de Curriculo1
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JGJQ
Grupo1 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3
4 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2
3
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 wfoschiera@gmail.com
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 17 (SBSR)
Localização do EventoJoão Pessoa
Data25-29 abr. 2015
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas4329-4336
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2015-06-15 15:39:01 :: banon -> administrator ::
2018-06-06 03:23:03 :: administrator -> simone :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoThis paper presents a method for crop yield forecast based on remote sensing and official data. The method uses a statistical approach to extract different pixels of smoothed NDVI data derived from MODIS sensor to be used as proxies for sugarcane yield estimation at a municipal scale. From 368 municipalities with yield''s historical data from 2003 to 2012, three groups were created based on acreage percentile and then 30 municipalities was randomly selected, 10 for each group. Two municipalities with extreme acreage values (minimum and maximum) were discarded from each group and two different approaches were tested to normalize yield data and NDVI: Zscore and Rscore. In addition, two methods were used as selection criteria: RMSE and Spearman''s correlation. Results showed that municipalities with large sugarcane acreage tended to present better agreement between observed and estimated yield, which reinforce the potential of this method to be operationally used for sugarcane yield forecast over large areas. Moreover, the proposed method may estimate yield early in crop season, whereas official statistics are usually published late after harvest.
ÁreaSRE
TipoAnálise de séries de tempo de imagens de satélite
Arranjo 1urlib.net > DIDSR > Sugarcane yield estimation...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Sugarcane yield estimation...
Arranjo 3urlib.net > SER > Sugarcane yield estimation...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3JM4CLL
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3JM4CLL
Idiomaen
Arquivo Alvop0847.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3JJLLP2
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2015/05.31.21.54 7
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/4B2ABMP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2024/03.25.15.35
Última Atualização2024:03.25.15.35.29 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2024/03.25.15.35.29
Última Atualização dos Metadados2024:04.12.10.00.10 (UTC) administrator
DOI10.3390/rs16050863
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoSilvaChLuSaAlAd:2024:SyRe
TítuloSugarcane Yield Estimation Using Satellite Remote Sensing Data in Empirical or Mechanistic Modeling: A Systematic Review
Ano2024
MêsMar.
Data de Acesso19 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho5277 KiB
2. Contextualização
Autor1 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 Curriculo1
2
3
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3
ORCID1
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
Grupo1 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
Afiliação1 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 Autor1 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
RevistaRemote Sensing
Volume16
Número5
Páginase863
Nota SecundáriaB3_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 Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavecrop modeling
crop monitoring
crop yield
systematic literature review
text mining
ResumoThe 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.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Sugarcane Yield Estimation...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Sugarcane Yield Estimation...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 25/03/2024 12:35 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/4B2ABMP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/4B2ABMP
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-16-00863-v3.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2021/06.04.03.40.25
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal 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 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3J338G5
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/02.24.16.08   (acesso restrito)
Última Atualização2015:02.24.16.08.14 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/02.24.16.08.14
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.55.16 (UTC) administrator
DOI10.1016/j.renene.2014.12.023
ISSN0960-1481
Chave de CitaçãoCarvalhoMeNóPiOmRaGi:2015:ImClCh
TítuloImpact of climate changes on potential sugarcane yield in Pernambuco, northeastern region of Brazil
Ano2015
MêsJune
Data de Acesso19 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1698 KiB
2. Contextualização
Autor1 Carvalho, André Luiz
2 Menezes, Rômulo Simões Cezar
3 Nóbrega, Ranyére Silva
4 Pinto, Alexandre de Siqueira
5 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
6 von Randow, Celso
7 Giarolla, Angélica
Identificador de Curriculo1
2
3
4
5
6
7 8JMKD3MGP5W/3C9JGHP
Grupo1
2
3
4
5 CST-CST-INPE-MCTI-GOV-BR
6 CST-CST-INPE-MCTI-GOV-BR
7 CST-CST-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
2 Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
3 Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
4 Universidade Federal de Sergipe (UFS)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 del.andre2@hotmail.com
2 rmenezes@ufpe.br
3 ranyere.nobrega@yahoo.com.br
4 alexandresp@ufs.br
5 jean.ometto@inpe.br
6 celso.vonrandow@inpe.br
7 angelica.giarolla@inpe.br
RevistaRenewable Energy
Volume78
Páginas26-34
Nota SecundáriaA1_ENGENHARIAS_IV A1_ENGENHARIAS_I A1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I A1_INTERDISCIPLINAR A1_ENGENHARIAS_II A1_ENGENHARIAS_III A1_GEOCIÊNCIAS A1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A1_ADMINISTRAÇÃO,_CIÊNCIAS_CONTÁBEIS_E_TURISMO A2_QUÍMICA A2_CIÊNCIA_DE_ALIMENTOS A2_MATERIAIS A2_BIODIVERSIDADE A2_ARQUITETURA_E_URBANISMO B1_ASTRONOMIA_/_FÍSICA B1_BIOTECNOLOGIA B1_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I
Histórico (UTC)2015-02-24 16:08:14 :: simone -> administrator ::
2018-06-04 02:55:16 :: administrator -> simone :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveGlobal warming
Future climate scenarios
Century 4.5 model
Sugarcane
ResumoSugarcane is a typical culture of hot and humid climate and therefore is well adapted to the climate in many regions of Brazil. However, there may be yield reductions in the Northeastern region of Brazil due to possible future reductions in rainfall levels. The aim of this study was to simulate, using the Century 4.5 model, the impact of climate changes on potential sugarcane yield in Goiana and Itambé, Zona da Mata of Pernambuco. The Century 4.5 model was booted with soil and climate data from 1950 to 2012. Data on total soil carbon, soil texture (sand, silt and clay contents), pH, soil density and soc stocks were obtained from previous studies. The climate scenario used was the average emissions SRES A1B, designed by Eta/CPTEC model for periods 20142040, 20412070 and 20712100, which is composed of LOW member (low emissions) and HIGH member (high emissions). According to the results obtained by A1B scenario, the potential yield can be reduced in the near future (20142040). The high temperatures in northeastern Brazil will increase the evapotranspiration rates, reducing the amount of water available in the soil, making the planting of sugarcane increasingly difficult, which tend to be strongly reduced in drier areas, such as cities located in the western portion of the Zona da Mata region, northern state of Pernambuco, Brazil.
ÁreaCST
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COCST > Impact of climate...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 24/02/2015 13:08 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoCarvalho_Impact.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
simone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft24
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3T29H
Lista de Itens Citando
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/44LJCNE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2021/05.10.16.05   (acesso restrito)
Última Atualização2021:05.10.16.05.39 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2021/05.10.16.05.39
Última Atualização dos Metadados2022:04.03.22.28.40 (UTC) administrator
DOI10.1016/j.compag.2021.106063
ISSN0168-1699
Chave de CitaçãoLucianoPiDuRoLeMa:2021:EmMoFo
TítuloEmpirical model for forecasting sugarcane yield on a local scale in Brazil using Landsat imagery and random forest algorithm
Ano2021
MêsMay
Data de Acesso19 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho4765 KiB
2. Contextualização
Autor1 Luciano, Ana Cláudia dos Santos
2 Picoli, Michelle Cristina Araújo
3 Duft, Daniel Garbellini
4 Rocha, Jansle Vieira
5 Leal, Manoel Regis Lima Verde
6 le Maire, Guerric
Grupo1
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade de São Paulo (USP)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade de São Paulo (USP)
4 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
5 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
6 Eco&Sols, Univ Montpellier, CIRAD, INRA, IRD
Endereço de e-Mail do Autor1 analuciano@usp.br
2 michelle.picoli@inpe.br
3 daniel.duft@usp.br
4 jansle@unicamp.br
5 regis.leal@lnbr.cnpem.br
6 guerric.le_maire@cirad.fr
RevistaComputers and Electronics in Agriculture
Volume184
Páginase106063
Nota SecundáriaA1_ENGENHARIAS_III A2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOCIÊNCIAS A2_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I A2_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO B1_MEDICINA_II B1_MEDICINA_I B1_ENGENHARIAS_IV B1_ENGENHARIAS_II B1_CIÊNCIA_DE_ALIMENTOS B2_QUÍMICA B2_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_II B3_ASTRONOMIA_/_FÍSICA C_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS
Histórico (UTC)2021-05-10 16:05:39 :: simone -> administrator ::
2021-05-10 16:05:40 :: administrator -> simone :: 2021
2021-05-10 16:06:45 :: simone -> administrator :: 2021
2022-04-03 22:28:40 :: administrator -> simone :: 2021
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveCrop yield
Remote sensing
Vegetation indices
Machine learning
ResumoSugarcane plays an important role in food and energy production in Brazil and worldwide. The large availability of satellite sensors and advanced techniques for processing data have improved the forecasting sugarcane yield on a local and global scale, but more work is needed on exploiting the synergy between remote sensing, meteorological and agronomic data. In this study, we combined such data sources to forecast sugarcane yield using a random forest (RF) algorithm on an extensive area of 50,000 ha, over four years. Images from Landsat satellites were processed to time series of surface reflectance and spectral indices. The approach focused on the development of predictive models which only used data acquired and accessible several months before the harvest. First, three RF models were calibrated with different predictors to forecast the sugarcane yield at harvest: using Landsat satellite images and meteorological data (RF1); agronomic and meteorological data (RF2); a combination of Landsat satellite images, agronomic and meteorological data (RF3). As a comparison, we also tested the influence of including knowledge on the future harvest date in the models RF2 and RF3 (RF4 and RF5). The average values of R2 for RF1, RF2, and RF3 were 0.66, 0.50 and 0.74, respectively. The model with the highest values of R2 (RF3) had a Root Mean Square Error (RMSE) of 9.9 ton ha−1 on yield forecast, approximately 15% of the yield average. Including the harvest date improved the RF2 and RF3 models to reach R2 = 0.69 and RMSE = 10.8 ton ha−1 for RF4, and R2 = 0.76 and RMSE of 9.4 ton ha−1 for RF5. A blind forecasting test for the 2016 yields showed similar prediction than the forecast made by in situ field expertise. This result has the potential to assist management of sugarcane production.
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5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
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