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Estimando Plantaciones de Doble Cosecha en el Cerrado Brasileño a través de Mosaicos Mensuales de PlanetScope

Autores: Sano, Edson Eyji; Bolfe, Édson Luis; Parreiras, Taya Cristo; Bettiol, Giovana Maranhão; Vicente, Luiz Eduardo; Sanches, Ieda DelArco; Victoria, Daniel de Castro

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Estimando Plantaciones de Doble Cosecha en el Cerrado Brasileño a través de Mosaicos Mensuales de PlanetScope


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencias medioambientales generales

Palabras clave

Agricultores
Cerrado brasileño
Doble cultivo
Imágenes satelitales de PlanetScope
NDVI
Clasificador de Bosque Aleatorio

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los agricultores en el Cerrado brasileño están aumentando la producción de granos al cultivar segundas cosechas durante la misma temporada de cultivo. La liberación de imágenes satelitales de PlanetScope (PS) representa una oportunidad innovadora para monitorear la producción de doble cosecha. En este estudio, analizamos el potencial de seis mosaicos mensuales de PS de la temporada de cultivo 2021/2022 para discriminar áreas de doble cosecha en el municipio de Goiatuba, Estado de Goiás, Brasil. Las cuatro bandas multiespectrales de las imágenes de PS se convirtieron en índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), índice de vegetación mejorado (EVI), índice de diferencia normalizada verde-rojo (GRNDI) y características texturales derivadas de la matriz de co-ocurrencia de niveles de gris (GLCM). Las diez combinaciones más importantes de estos atributos se utilizaron para mapear sistemas de doble cosecha y otras clases de uso y cobertura del suelo (pastizales cultivados, caña de azúcar y vegetación nativa) del municipio a través del clasificador Random Forest. Las muestras de entrenamiento y validación se obtuvieron de campañas de campo realizadas en octubre de 2021 y abril de 2022. El mosaico de PS de febrero de 2022 fue el dato más relevante. La precisión general y el índice Kappa del mapa final fueron del 92.2% y 0.892, respectivamente, con una confianza de precisión del 81%. Este enfoque puede ampliarse para mapear y monitorear otras fronteras agrícolas en el bioma del Cerrado.

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