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Séries temporais modis para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono

Calvano Kuchler P., Simoes M., Bégué A., Demonte Ferraz R.P., Arvor D.. 2019. In : Francisco Douglas (ed.), Guerardi Marcolino (ed.), Sanches Ieda Del'Arco (ed;), Oliveira Luiz Eduardo (ed.), De Aragão Cruz (ed.). Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. Sao José dos Campos : INPE, 4 p.. Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR). 19, 2019-04-14/2019-04-17, Santos (Brésil).

A implementação do iLP, ou seja, a combinação de agricultura e pecuária na mesma área, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável no Brasil. Nossa hipótese é que a utilização da técnica Randon Forest (RF) aplicada aos dados do MODIS são capazes de detectar certos iLPs. Para isso, avaliamos a precisão do RF aplicado ao NDVI do MODIS para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do Mato Grosso. Dois modelos foram testados: (i) usando 11 métricas fenológicas derivadas do MODIS (ii) usando as métricas e os dados originais. O índice kappa para (i) foi de 0,63, sendo 9 deles com potencial discriminatório; o resultado de (ii) foi de 0,84, onde somente 01 métrica foi significativa para discriminação. Nossos resultados indicam que o uso da técnica de classificação RF com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento do iLP.

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