DETECÇÃO DAS FASES FENOLÓGICAS DO ALGODOEIRO UTILIZANDO PRODUTOS SENTINEL-2 E ALGORITMO RANDOM FOREST

Vol 20, 2023. - 155691
Anais / Proceedings XX SBSR
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Abstract

O monitoramento das fases fenológicas em alta resolução espaço-temporal pode auxiliar na gestão precisa e eficiente da agricultura, garantindo melhor gestão de recursos. O potencial de produtos derivados de séries temporais Sentinel-2 para identificar as fases fenológicas do algodoeiro irrigado foi avaliado usando o algoritmo Random Forest (RF). Os resultados demonstraram que índices de vegetação derivados de imagens Sentinel-2 são capazes de capturar os estágios fenológicos de emergência (1), vegetação (2), reprodução (3) e senescência (4). A acurácia da classificação das fases 1 – 2, 2 – 3 e 3 – 4 foram de 96,4%, 98,3% e 93,1%, respectivamente. Esses resultados demonstram que as métricas fenológicas têm alto potencial para classificação das fases fenológicas da cultura algodoeira e, portanto, podem ser utilizadas por especialistas no gerenciamento e monitoramento agrícola.

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Institutions
  • 1 IDGeo
  • 2 Fundação de Estudos Agrários Luiz de Queiroz - FEALQ
  • 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Track
  • 1. Time series analysis of remote sensing data
Keywords
Agricultura; Sensoriamento remoto; Séries Temporais; média resolução; Monitoramento agrícola