Data/hora: 04/06/2024 18:34:35

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 17/11/2015
Data da última atualização: | 21/01/2020
Autoria: | TOMÀS, J. C.; FARIA, F. A.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.; MEDEIROS, C. B.
Afiliação: | JORDI CREUS TOMÀS, IC/Unicamp; FABIO AUGUSTO FARIA, IC/Unicamp; JÚLIO CÉSAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; CLAUDIA BAUZER MEDEIROS, IC/UNICAMP.
Título: | SiRCub - Brazilian Agricultural Crop Recognition System.
Ano de publicação: | 2015
Fonte/Imprenta: | In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 17., 2015, João Pessoa. Anais... São José dos Campos: INPE, 2015.
Páginas: | p. 6273-6280.
Idioma: | Inglês
Notas: | SBSR 2015.
Conteúdo: | This paper presents a novel approach to classify agricultural crops using NDVI time series. The novelty lies in i) extracting a set of features from the each and every NDVI curve, and ii) using them to train a crop classification model using a Support Vector Machine (SVM). Specifically, we use the TIMESAT program package to: 1) smooth the time series, 2) decompose them into agricultural seasons?a season is the period between sowing and harvesting?, and 3) extract the features for each season.
Palavras-Chave: | Cobertura da terra; LULC; NDVI; Séries temporais; Support Vector Machine.
Thesagro: | Uso da terra.
Thesaurus Nal: | Land cover; Land use; Time series analysis.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/133123/1/SBSR-Tomas.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (18483-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS