Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/13721
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorSAMUEL SANTOS RODRIGUES-
dc.date.accessioned2025-12-03T22:56:48Z-
dc.date.available2025-12-03T22:56:48Z-
dc.date.issued2025pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufms.br/handle/123456789/13721-
dc.description.abstractThis work presents the design and development of predictive models for the parameters pasture moisture content (PMC), crude protein (CP), neutral detergent fiber (NDF), green matter (GM), and dry matter (DM). The predictors were built using an extensive dataset composed of spectral data from satellite platforms such as Landsat-8, Sentinel-2, and MODIS, combined with climatic variables from eight regions. The study also presents the methodology employed, which includes techniques such as feature selection, PCA, and GridSearchCV, achieving adjusted R² values of up to 63% for moisture content, 60% for crude protein, 24% for neutral detergent fiber, 22% for green matter, and 34% for dry matter.-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherFundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sulpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectpecuária de precisão-
dc.subjectforrageiras-
dc.subjectplanejamento de experimentos-
dc.subjectpecuária de precisãoplanejamento de experimentos-
dc.subject.classificationCiências Exatas e da Terrapt_BR
dc.titlePredição dos parâmetros de qualidade e quantidade de forragempt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1RICARDO RIBEIRO DOS SANTOS-
dc.description.resumoEste trabalho apresenta o projeto para o desenvolvimento de modelos preditivos para os parâmetros teor de umidade (PMC), proteína bruta (CP), fibra em detergente neutro (NDF), matéria verde (GM) e matéria seca (DM). Os preditores foram construídos com base em um extenso dataset de dados espectrais de satélites, como Landsat-8, Sentinel-2 e MODIS, juntamente com variáveis climáticas de oito regiões. O trabalho apresenta ainda a metodologia empregada, por meio de técnicas como feature selection}, PCA, GridSearchCV e obtendo resultados de R² ajustado de até 63% para teor de umidade, 60% para proteína bruta, 24% para fibra em detergente neutro, 22% para matéria verde e 34% para matéria seca.pt_BR
dc.publisher.countrynullpt_BR
dc.publisher.initialsUFMSpt_BR
Aparece nas coleções:Engenharia de Computação - Bacharelado (FACOM)

Arquivos associados a este item:
Arquivo TamanhoFormato 
33286.pdf4,06 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Mostrar registro simples do item Visualizar estatísticas


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.