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Artigo em Evento (Conference Proceedings)
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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)
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Afiliação (1° Autor)
e-Mail (1° Autor)
2° Autor
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Grupo (2° Autor)
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Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
3° Autor
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Grupo (3° Autor)
CGCE
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Afiliação (3° Autor)
e-Mail (3° Autor)
4° Autor
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Grupo (4° Autor)
CGCE
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Afiliação (4° Autor)
e-Mail (4° Autor)
Páginas
(*)
Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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Estimar a produtividade de culturas agrícolas é fundamental por diversos motivos, desde a definição de políticas por órgãos governamentais ao planejamento de ações de colheita e pós colheita por produtores agrícolas, cooperativas e tradings. A cana-de-açúcar é uma cultura agrícola de larga escala, sendo o Brasil o maior produtor mundial. O objetivo deste trabalho foi estimar a produtividade média de talhões de cana-de-açúcar utilizando séries temporais de imagens do sensor MSI/Sentinel-2. Foram utilizadas estimativas de produtividade geradas por um sensor instalado em uma colhedora em Nova Londrina-PR para construção da variável resposta. Ao total foram utilizados informações de 42 talhões. As bandas das imagens foram utilizadas para construção de atributos, que foram utilizados para treinamento de um estimador de aprendizado de máquina, Gradient Boosting Regressor. Foram utilizados 10 talhões para validação, e em sete desses talhões o nível de erro relativo foi inferior a 5%. ABSTRACT: Estimating the yield of agricultural crops is essential for several reasons, from the definition of policies by government agencies to the planning of harvest and post-harvest actions by farmers, cooperatives and trading companies. Sugarcane is a large-scale agricultural crop, with Brazil being the world's largest producer. The objective of this work was to estimate the average yield of sugarcane using a time series of images from the MSI/Sentinel-2. Yield estimates generated by a sensor installed in a harvester in Nova Londrina-PR were used for the construction of the target. Information from 42 areas was used. The bands of the images were used to construct attributes, which were used to train a machine learning estimator, Gradient Boosting Regressor. Ten areas were used for validation, and in seven of them the relative error level was less than 5%.
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
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