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Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | de Almeida, Samira Luns Hatum | - |
Autor(es): dc.creator | Silva, Rouverson Pereira da | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T18:49:46Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T18:49:46Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-11-08 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-11-08 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/237394 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/237394 | - |
Descrição: dc.description | O Sensoriamento Remoto (SR) tem sido usado desde o surgimento da Agricultura de Precisão com ampla gama de aplicações, visando principalmente o monitoramento da variabilidade em campo. No entanto, a reflectância e os parâmetros biofísicos da planta pode não apresentar linearidade, ou até mesmo não ser suficiente para explicar o fenômeno. Com isso, torna-se necessário recorrer a métodos mais complexos, como técnicas de aprendizado de máquina e combinar os produtos do SR com variáveis adicionais, como dados meteorológicos e condutividade elétrica. Dito isso, objetivou-se com esta pesquisa utilizar técnicas de agricultura digital e aprendizado de máquinas para desenvolver método de predição de produtividade e maturação na cultura do amendoim. Os experimentos serão conduzidos no Brasil e nos Estados Unidos, em áreas comerciais de produção da cultura. As áreas experimentais serão situadas nas principais regiões produtoras de amendoim do Estado de São Paulo e em Tifton, Georgia, e Aubur, Alabama, ambos nos EUA. O monitoramento por SR será realizado com imagens de satélites, de dois sistemas, o PlanetScope e o Sentinel-2. Serão utilizados 10 índices de vegetação sendo 3 IVs modificados. Para prever a produtividade do amendoim através das variáveis mencionadas serão utilizadas técnicas de modelagem de dados por meio de Redes Neurais Artificiais (RNAs). | - |
Descrição: dc.description | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Formato: dc.format | - | |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Agronomia | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sensoriamento remoto | - |
Título: dc.title | Estimativa da produtividade e maturação do amendoim utilizando ferramentas de agricultura digital | - |
Tipo de arquivo: dc.type | texto | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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