XX SBSR
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Nome do Campo
Valor do Campo
Tipo de Referência
Artigo em Evento (Conference Proceedings)
Título do Trabalho
(*)
(?)
Tipo Secundário
Evento Nacional
Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trabalho Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional - Trabalho Externo
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v
1° Autor
(*)
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Grupo (1° Autor)
CGCE
DIPST
DISEP
DICEP
DIAST
DIEEC
DIHPA
DIMEC
DISEP
DIEEC
SEGPR
YYY
CGCT
DIOTG
DIIAV
DIMNT
DIPTC
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DIPE1
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SEREL
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CMS
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GES
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GESATM
MET
PCP
SER
Afiliação (1° Autor)
e-Mail (1° Autor)
2° Autor
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Grupo (2° Autor)
CGCE
DIPST
DISEP
DICEP
DIAST
DIEEC
DIHPA
DIMEC
DISEP
DIEEC
SEGPR
YYY
CGCT
DIOTG
DIIAV
DIMNT
DIPTC
DISSM
YYY
CGIP
CORCR
COPDT
COMIT
COIDS
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COGPI
DIPE1
DIPE2
DIPE3
DIPE4
SEPEC
SEGQP
YYY
CGGO
COADM
COEAM
COENE
COESU
COTIC
COPOA
COGRH
YYY
COGAB
SEREL
SECOM
YYY
AST
CAP
CMC
CMS
CSE
CST
GES
GESAST
GESATM
MET
PCP
SER
Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
Páginas
(*)
Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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O Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar, devido ao elevado valor agregado desta cultura, sendo necessário compreender sua produção para tomada decisão de produtores e órgãos governamentais. O presente trabalho teve como objetivo, integrar dados biométricos obtidos em campo e imagens orbitais do sensor MSI/Sentinel 2 e avaliar se é possível obter modelos mais precisos para a estimativa da produtividade da cana de açúcar a partir da combinação destas variáveis. Os melhores modelos avaliados pelo R² ajustado obtiveram valor de 0,76, e o mesmo cenário apresentou o menor Erro Médio Absoluto de 2,94 ton.ha-1. Os modelos com biometria apresentaram melhores resultados nas métricas estatísticas da validação cruzada, possibilitando melhoria no desempenho dos modelos. Destaca-se a necessidade da obtenção de variáveis biométricas em campo com perspectiva de espacialização compatível com dados de sensoriamento remoto. ABSTRACT: Brazil is the world's largest sugarcane producer, due to the high added value of this crop, making it necessary to understand its production for production by producers and government agencies. The objective, to integrate biometric data obtained in the field and orbital images from the MSISentinel 2 sensor and to evaluate it is possible to obtain more accurate models present a work of estimating the productivity of the sugar capacity from the variable variables. The best models evaluated by R² obtained a value of 0.76, and the same environment presented the lowest Absolute Mean Error of 2.94 ton.ha-1. Models with biometrics showed better results in cross-validation measurements, which could improve the performance of the models. The need to adapt biometric variables in field of spatialization perspective with remote sensor data is highlighted.
Tema
(*)
Análise de séries temporais de imagens de satélite
Aquacultura
Áreas úmidas
Cartografia e fotogrametria
Classificação e mineração de dados
Degradação de florestas
Educação
Floresta e outros tipos de vegetação
Geologia
Geomorfologia
Geoprocessamento e aplicações
Hidrologia
LIDAR: sensores e aplicações
Meteorologia e climatologia
Modelagem espacial
Monitoramento e modelagem ambiental
Mudança de uso e cobertura da Terra
Mudanças climáticas
Oceanografia
Poluição
Processamento de imagens
Produção e previsão agrícola
Saúde
Sensoriamento remoto de águas interiores
Sensoriamento remoto de microondas
Sensoriamento remoto hiperespectral
Sistemas de coleta de dados e telemetria
Sistemas marinhos costeiros
Sistemas sensores: projeto, calibração e avaliação
Sistemas, gerenciamento e política de dados
Solos e umidade do solo
Urbanização
Uso e qualidade da água
VANTs, videografia e alta resolução
Serviços e Tecnologias Espaciais
Inteligência Artificial para Observação da Terra
Biodiversidade e Conservação
Mapeamento Colaborativo
Queimadas e Incêndios Florestais
Sustentabilidade e Meio Ambiente
Idioma
(*)
Português
Espanhol
Inglês
FileName
(?)
e-Mail (login)
simone
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