Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Rolim, Glauco de Souza | - |
Autor(es): dc.contributor | Zerbato, Cristiano | - |
Autor(es): dc.creator | Pinto, Antonio Alves | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T20:36:50Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T20:36:50Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-05-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-05-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-04-05 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/255697 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/255697 | - |
Descrição: dc.description | A necessidade de avanços nas técnicas de estimativa e previsão da produtividade de cultura agrícolas utilizando técnicas não destrutivas tem impulsionado o desenvolvimento de novas pesquisas utilizando técnicas de aprendizado de máquina associado a dados obtidos por sensoriamento remoto. A estimação é o cálculo de uma condição atual, enquanto, a previsão é a projeção de uma condição futura. Buscando contribuir com os avanços na estimativa e previsão da produtividade utilizando técnicas não destrutivas, foram desenvolvidos experimentos para os cultivos de milho e cana-de-açúcar. No primeiro capítulo apresenta-se o referencial teórico que aborda desde a importância econômica, fenologia, aplicações de sensoriamento remoto até o uso de aprendizado de máquina no cultivo de milho e na cana-de-açúcar. No segundo capítulo é apresentado os resultados obtidos a partir de uma abordagem baseada em classes de graus dias acumulados do cultivo de milho para organizar os dados das imagens de satélite em duas safras em que o modelo extreme gradient boosting (XGBoost), obteve acurácia superior ao k-nearest neighbors (KNN) na previsão da produtividade do cultivo de milho. No terceiro capítulo, foi realizado um experimento no cultivo de cana-de-açúcar com o objetivo de investigar a análise de componentes principais e integração de séries temporais de imagens do satélite Sentinel-2 e variáveis do motor, como entradas em modelos de aprendizado de máquina para estimar a produtividade da cultura, concluindo-se que o modelo Support Vector Machine (SVM), utilizando as Análise de Componentes Principais (PCAs) da integração de séries temporais de bandas espectrais e dados do motor apresentou maior acurácia, com RMSE de 4,20 t ha-1. | - |
Descrição: dc.description | The need for advanced techniques for estimating and forecasting agricultural crop productivity using non-destructive techniques has driven the development of new research using machine learning techniques associated with data obtained by remote sensing. Estimation is the calculation of a current condition, while forecasting is the projection of a future condition. Experiments were developed for corn and sugar cane crops to contribute to advances in productivity estimation and forecasting using nondestructive techniques. The first chapter presents the theoretical framework where we address the economic importance, phenology, remote sensing applications, and the use of machine learning in corn and sugar cane. The second chapter presents the results obtained from an approach based on classes of accumulated degree days of the corn crop to organize satellite image data in two harvests in which the XGBoost model achieved greater accuracy than KNN in predicting yield. In the third chapter, an experiment was carried out in the sugarcane crop to investigate the analysis of principal components and integration of time series of Sentinel-2 images and engine variables, as inputs in machine learning models. to estimate crop productivity, concluding that the SVM model using PCAs from the integration of time series of spectral bands and engine data presented greater accuracy, with RMSE of 4.20 t ha-1 . | - |
Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
Descrição: dc.description | 0001 | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Direitos: dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Agricultura | - |
Palavras-chave: dc.subject | Cana-de-açucar | - |
Palavras-chave: dc.subject | Agricultura de precisão | - |
Palavras-chave: dc.subject | Modelagem da produtividade | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise de componentes | - |
Título: dc.title | Previsão e estimativa da produtividade de milho e cana-de-açúcar utilizando Inteligência artificial e sensoriamento remoto | - |
Título: dc.title | Forecasting and estimation of corn and sugarcane yield using Artificial Intelligence and remote sensing | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: