Assessing the capability of MODIS to monitor mixed pastures with high-intensity grazing at a fine-scale

Autor(es)

da Silva, Yane de Freitas ; Aparecida Dos Reis, Aliny ; Sampaio Werner, Joao Paulo ; Vasconcelos Valadares, Rafael ; Campbell, Eleanor E. ; Augusto Camargo Lamparelli, Rubens ; Magalhaes, Paulo Sergio Graziano ; Figueiredo, Gleyce Kelly Dantas Araujo

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: GEOCARTO INTERNATIONAL; v. 37, n. 20, p. 19-pg., 2021-05-07.

Resumo

MODIS time series carries valuable long-term data essential to support several studies such as biogeochemical modelling. However, there is a lack of validation studies applying MODIS data at a fine-scale to monitor pasture management practices. In this study, we assessed the potential of MODIS sensor in monitoring at a fine-scale four intensively managed mixed-pastures fields located in Sao Paulo State, Brazil. The MODIS spectral response was compared with Sentinel-2, and the ability of the two sensors in predicting aboveground biomass (AGB) and canopy height (CH) was assessed using the Random Forest algorithm. EVI images from MODIS and Sentinel-2 were correlated with field measurements of AGB and CH. The prediction performance of AGB (R-2: Sentinel-2 = 38%; MODIS = 42%) and CH (R-2: Sentinel-2 = 69%; MODIS = 85%) models was superior using EVI data from MODIS than Sentinel-2, highlighting MODIS ability to monitor small and intensively managed pasture fields. (AU)

• Processo FAPESP: 18/24707-0 - Avaliação dos efeitos de sistemas de integração lavoura-pecuária e práticas de manejo associadas em processos de ciclagem de carbono e nitrogênio no solo usando o modelo Daycent
• Beneficiário: Rafael Vasconcelos Valadares
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 18/24985-0 - Metodologia para o mapeamento e monitoramento de diferentes sistemas de manejo de pastagens para Pecuária e sistemas mistos de Agricultura-Pecuária com sensoriamento remoto
• Beneficiário: Aliny Aparecida dos Reis
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 17/50205-9 - Monitoramento de sistemas integrados lavoura-pecuária por meio de sensoriamento remoto e agricultura de precisão para uma produção mais sustentável - rumo à agricultura de baixo carbono
• Beneficiário: Paulo Sergio Graziano Magalhães
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático