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Metadados

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/46PF532
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2022/04.25.12.36
Última Atualização2022:04.25.12.36.15 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2022/04.25.12.36.15
Última Atualização dos Metadados2023:01.03.16.46.05 (UTC) administrator
DOI10.3390/rs14071734
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoOreAGTOYCBCLMCGH:2022:PrSuHa
TítuloPredicting Sugarcane Harvest Date and Productivity with a Drone-Borne Tri-Band SAR
Ano2022
MêsApr.
Data de Acesso18 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho7022 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Ore, Gian
 2 Alcantara, Marlon S.
 3 Goes, Juliana A.
 4 Teruel, Barbara
 5 Oliveira, Luciano Prado
 6 Yepes, Jhonnatan
 7 Castro, Valquiria
 8 Bins, Leonardo Sant Anna
 9 Castro, Felicio
10 Luebeck, Dieter
11 Moreira, Laila F.
12 Cintra, Rodrigo
13 Gabrielli, Lucas H.
14 Hernandez Figueroa, Hugo E.
Identificador de Curriculo 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8 8JMKD3MGP5W/3C9JHLK
ORCID 1 0000-0001-6683-0806
 2
 3 0000-0003-0832-9823
 4 0000-0002-5102-6716
 5 0000-0002-1921-3407
 6 0000-0001-9313-9834
 7
 8
 9 0000-0002-2391-6949
Grupo 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação 1 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
 2 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
 3 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
 4 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
 5 Technology Innovation Institute
 6 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
 7 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
 8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 9 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
10 Radaz Indústria e Comércio de Produtos Eletrônicos Ltda
11 Radaz Indústria e Comércio de Produtos Eletrônicos Ltda
12 São Martinho SA
13 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
14 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Endereço de e-Mail do Autor 1 g228005@dac.unicamp.br
 2 m228004@dac.unicamp.br
 3 jugoes@decom.fee.unicamp.br
 4
 5 luciano.prado@tii.ae
 6 jayepesg@unal.edu.co
 7 v162627@g.unicamp.br
 8 leonardo.bins@gmail.com
 9
10 dieter.luebeck@radaz.com.br
11 laila.moreira@radaz.com.br
12 rodrigo.cintra@saomartinho.com.br
13 lhg28@unicamp.br
14 hugo@decom.fee.unicamp.br
RevistaRemote Sensing
Volume14
Número7
Páginase1734
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2022-04-25 12:36:15 :: simone -> administrator ::
2022-04-25 12:36:16 :: administrator -> simone :: 2022
2022-04-25 12:38:04 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:46:05 :: administrator -> simone :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavesugarcane biomass estimation
harvest prediction
drone-borne SAR
back-projection processor
ResumoThis article presents a novel method for predicting the sugarcane harvesting date and productivity using a three-band imaging radar. Taking advantage of working with a multi-band radar, this system was employed to estimate the above-ground biomass (AGB), achieving a root-mean-square error (RMSE) of 2 kg m(-2) in sugarcane crops, which is an unprecedented result compared with other works based on the Synthetic Aperture Radar (SAR) system. By correlating the field measurements of the ripening index (RI) with the AGB measurements by radar, an indirect estimate of the RI by the radar is obtained. It is observed that the AGB reaches its maximum approximately 280 days after planting and the maximum RI, which defines the harvesting date, approximately 360 days after planting for the species IACSP97-4039. Starting from an AGB map collected by the radar, it is then possible to predict the harvesting date and the corresponding productivity with competitive average errors of 8 days and 10.7%, respectively, with three months in advance, whereas typical methods employed on a test site achieve an average error of 30 days with three months in advance. To the best of our knowledge, it is the first time that a multi-band radar is employed for productivity prediction in sugarcane crops.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Predicting Sugarcane Harvest...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/46PF532
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/46PF532
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-14-01734.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.32 3
sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
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