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Abstract

A avaliação dos parâmetros estruturais das pastagens é 
fundamental para entender o armazenamento de carbono e a 
produtividade forrageira. No entanto, as medições de campo 
são trabalhosas e onerosas, e o tamanho insuficiente das 
amostras limita a modelagem em larga escala, representando 
desafios significativos. Este estudo tem como objetivo 
utilizar dados de drone/RPAS e técnicas de aprendizado de 
máquina para estimar e mapear a altura do dossel e a 
biomassa acima do solo (AGB) em pastagens submetidas a 
diferentes manejos. As amostras de pastagem foram secas, 
pesadas e utilizadas para estimar a AGB e relacioná-la ao 
modelo de altura do dossel (CHM), bandas e índices 
espectrais. O modelo Random Forest apresentou precisão 
moderadamente alta com R2 = 0,59 e 0,71 e RMSE = 3,07 
Mg ha-1e 9,31 cm para estimativa de AGB e altura, 
respectivamente. A metodologia adotada permitiu o 
mapeamento de AGB em alta resolução espacial (pixel de 5 
cm).

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Institutions
  • 1 Lapig/UFG
  • 2 Universidade Federal de Goiás / Lapig
  • 3 Embrapa Arroz e Feijão
Track
  • 1. Agriculture and livestock
Keywords
Pastagem
Biomassa
RPAS/VANT
carbono acima do solo
Aprendizado de Máquina