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Artigo liderado por doutoranda da PGSER analisa algoritmos para a detecção de datas de plantio e colheita da soja
O artigo “Estimating Crop Sowing and Harvesting Dates Using Satellite Vegetation Index: A Comparative Analysis” (Tradução: Estimando datas de plantio e colheita das culturas utilizando índice de vegetação por satélite: uma análise comparativa) liderado pela doutoranda Grazieli Rodigheri avaliou o desempenho de diferentes algoritmos e fontes de dados de sensoriamento remoto para detectar datas de plantio e de colheita da soja em grandes áreas agrícolas.
O trabalho contou com a colaboração de integrantes do Agricultural Remote Sensing Laboratory – AgriRSLab (DIOTG/CGCT/INPE) (Hugo Bendini e dos pesquisadores Ieda Sanches e Marcos Adami – DIOTG), da Agência Nacional de Pesquisas da Austrália (CSIRO) (Jonathan Richetti e Roger Lawes) e da Fundação ABC (Rodrigo Tsukahara), da qual os dados de campo foram essenciais para o desenvolvimento da pesquisa.
O trabalho faz parte do projeto de doutorado da estudante Grazieli Rodigheri, sendo realizado no Programa de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto (PGSER) com orientação de Ieda Sanches (DIOTG/CGCT/INPE) e do Dr. Jonathan Richetti (CSIRO).
O trabalho foi desenvolvido em parte na CSIRO, durante o período de sanduíche da estudante, que teve bolsa do Projeto SENSING do Programa PrInt-INPE - financiado pela CAPES.
O artigo pode ser acessado em: https://doi.org/10.3390/rs15225366
Figura: Resumo gráfico do Artigo que estima as datas de plantio e colheita usando o índice de vegetação por satélite