1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
Site | marte2.sid.inpe.br |
Identificador | 8JMKD3MGP6W34M/492724S |
Repositório | sid.inpe.br/marte2/2023/04.27.17.37 |
Última Atualização | 2023:04.27.17.37.50 (UTC) administrator |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/marte2/2023/04.27.17.37.50 |
Última Atualização dos Metadados | 2024:01.15.20.39.20 (UTC) administrator |
ISBN | 978-65-89159-04-9 |
Chave de Citação | CostaRabe:2023:AvMoRe |
Título | Avaliação de modelos de regressão linear múltipla para estimativa da produtividade de cana-de-açúcar a partir de parâmetros biométricos e imagens do sensor MSI/Sentinel-2 |
Formato | Internet |
Ano | 2023 |
Data de Acesso | 16 maio 2024 |
Tipo Secundário | PRE CN |
Número de Arquivos | 2 |
Tamanho | 451 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Costa, João Pedro de Sousa 2 Rabelo, Max Well de Oliveira |
Grupo | 1 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR |
Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Federal de Goiás (IFG) |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 joao.costa@inpe.br 2 maxwell.rabelo@ifg.edu.br |
Editor | Gherardi, Douglas Francisco Marcolino Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Sanches, Ieda DelArco |
Nome do Evento | Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 20 (SBSR) |
Localização do Evento | Florianópolis |
Data | 02-05 abril 2023 |
Editora (Publisher) | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Cidade da Editora | São José dos Campos |
Páginas | e156276 |
Título do Livro | Anais |
Tipo Terciário | full paper |
Organização | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Histórico (UTC) | 2023-04-27 17:38:33 :: simone -> administrator :: 2023 2024-01-15 20:39:20 :: administrator -> simone :: 2023 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Palavras-Chave | Sensoriamento remoto cana-deaçúcar produtividade estimativa Remote sensing sugarcane productivity estimation |
Resumo | 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. |
Área | SRE |
Tipo | Produção e previsão agrícola |
Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 20 > Avaliação de modelos... |
Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > SBSR 20 > Avaliação de modelos... |
Arranjo 3 | Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 20 > Avaliação de modelos... |
Arranjo 4 | urlib.net > Produção pgr ATUAIS > SER > Avaliação de modelos... |
Arranjo 5 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Avaliação de modelos... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
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4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/492724S |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/492724S |
Idioma | pt |
Arquivo Alvo | 156276.pdf |
Grupo de Usuários | simone |
Visibilidade | shown |
Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.19 |
Detentor dos Direitos | originalauthor yes |
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5. Fontes relacionadas | |
Repositório Espelho | urlib.net/www/2011/03.29.20.55 |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGP6W34M/495J572 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/46KUATE |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 2 sid.inpe.br/marte2/2023/05.18.17.15 1 |
Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | archivingpolicy 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 |
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7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | simone |
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