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 Patrick, Simoes Margareth, Bégué Agnès, Demonte Ferraz Rodrigo Peçanha, Arvor Damien. 2019. Séries temporais modis para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono. In : Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. Francisco Douglas (ed.), Guerardi Marcolino (ed.), Sanches Ieda Del'Arco (ed;), Oliveira Luiz Eduardo (ed.), De Aragão Cruz (ed.). INPE. Sao José dos Campos : INPE, 4 p. ISBN 978-85-17-00097-3 Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR). 19, Santos, Brésil, 14 Avril 2019/17 Avril 2019.

Résumé : 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.

Résumé (autre langue) : The implementation of iLP, ie the combination of agricultural and livestock in the same area, is considered as an important sustainable agricultural intensification strategy in Brazil. Our hypothesis is that Random Forest (RF) techniques applied to the MODIS data are able to detect certain iLPs. For this, we evaluated the accuracy of the RF applied to the NDVI of MODIS for the years 2012 to 2016 in an area in the north of the Mato Grosso. Two models were tested: (i) using 11 phenological metrics derived from MODIS (ii) using the metrics and the original data. The kappa index for (i) was 0.63, were 9 of then having discriminatory potential; the result of (ii) was 0.84 where only 01 metric was significant for discrimination. Our results indicate that the use of the RF classification technique with MODIS data has great potential to compose a monitoring methodology of iLP.

Auteurs et affiliations

• Calvano Kuchler Patrick, EMBRAPA (BRA)
• Simoes Margareth, EMBRAPA (BRA)
• Bégué Agnès, CIRAD-ES-UMR TETIS (FRA)
• Demonte Ferraz Rodrigo Peçanha, EMBRAPA (BRA)
• Arvor Damien, CNRS (FRA)

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/594307/)

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