1 resultado para Temporal-difference learning
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Resumo:
A pecuária é responsável por mais de 6% do Produto Interno Bruto. Manejos pecuários têm sido estudados para buscar meios mais eficientes de produção. Nosso objetivo neste trabalho foi avaliar o efeito de sistemas pecuários sobre o índice de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), para indicar os sistemas mais produtivos em temos de forragem. Duas áreas de produção de gado de corte e uma de gado de leite, localizadas na Embrapa Pecuária Sudeste (São Carlos, SP), foram avaliadas no período de abril de 2013 a agosto de 2015. Na área 1, os maiores valores de NDVI ocorreram no sistema integração lavoura-pecuária-floresta em todos os períodos. Os sistemas integrado pecuária-floresta e intensivo apresentaram valores similares, principalmente nos períodos de seca. Nas situações em que a cobertura principal eram as pastagens foi possível, na maior parte do tempo, separar os sistemas mais produtivos (intensivos) do sistema menos vigoroso (extensivo). Na área 2, o sistema intensivo e de alta lotação animal apresentou os maiores valores de índices de vegetação ao longo de todos os períodos avaliados e foi o mais produtivo. Na área 3, os sistemas de produção intensivo em recuperação e intensivo irrigado apresentaram os maior valores de NDVI na maior parte dos período avaliados, o que indica maior produtividade desses sistemas. De acordo com os resultados obtidos, séries temporais de NDVI têm o potencial de discriminar, entre os sistemas pecuários de produção não integrados, os sistemas mais produtivos (intensivos) dos sistemas menos produtivos (extensivos), principalmente nos períodos de seca.