Data/hora: 05/06/2024 08:18:26

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	04/04/2023	
Data da última atualização: 	04/04/2023	
Autoria: 	BERTOLO, L. S.; CALABONI, A.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.	
Afiliação: 	LÍDIA SANCHES BERTOLO, DEUTSCHE GESELLSCHAFT FÜR INTERNATIONALE ZUSAMMENARBEIT; ADRIANE CALABONI, DEUTSCHE GESELLSCHAFT FÜR INTERNATIONALE ZUSAMMENARBEIT; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA.	
Título: 	Seleção de amostras e parametrização de modelo para classificação de áreas agrícolas no cerrado usando cubo de dados Sentinel-2.	
Ano de publicação: 	2023	
Fonte/Imprenta: 	In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 928-931.	
ISBN: 	978-65-89159-04-9	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão.	
Conteúdo: 	Este trabalho pretendeu testar, usando soluções inovadoras, como BDC/sits, o desenvolvimento e a sistematização de um método capaz de selecionar amostras e classificar a cobertura e uso da terra do Cerrado.	
Palavras-Chave: 	Aprendizado de máquina; BDC; Brazil Data Cube; Cultura agrícola; Machine learning; Random forest; Satellite Image Time Series Analysis for Earth Observation Data Cubes; Série temporal; Sits; TerraClass 2020.	
Thesagro: 	Agricultura.	
Thesaurus Nal: 	Agriculture; Time series analysis.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1152982/1/PC-Selecao-amostras-SBSR-2023.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (21647-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS