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1.Imagem marcado/desmarcadoBARBOSA, M. V.; MAGALHÃES, B. G.; MARRIEL, I. E. Incorporação de novos acessos de microrganismos solubilizadores de fosfato à coleção de microrganismos multifuncionais da Embrapa Milho e Sorgo. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 4., 2012, Sete Lagoas. [Trabalhos apresentados]. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2012.

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2.Imagem marcado/desmarcadoMAGALHÃES, B. G.; ANDRADE, C. de L. T. de; LOPES, D. de C.; STEIDLE NETO, A. J.; AMARAL, T. A. Mitigating the effects of future climate on maize productivity. Agrometeoros, v. 27, n. 2, p. 259-270, dez. 2019.

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3.Imagem marcado/desmarcadoMAGALHÃES, B. G.; MARRIEL, I. E.; OLIVEIRA-PAIVA, C. A.; CALDEIRA, D. C. D.; TEIXEIRA, J. de M. A. Qualidade biológica do solo após adição de pó de balão e cultivo do milho: I - População e atividade de microrganismos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 33., 2011, Uberlândia. Solos nos biomas brasileiros: sustentabilidade e mudanças climáticas. Uberlândia: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2011.

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4.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, P. P. G. da; ANDRADE, C. de L. T. de; MAGALHÃES, B. G.; MELO, B. F. de. Simulação da produtividade da água da cultura do milho irrigado em municípios de Minas Gerais. In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 31., 2016, Bento Gonçalves. Milho e sorgo: inovações, mercados e segurança alimentar: anais. Sete Lagoas: Associação Brasileira de Milho e Sorgo, 2016.

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5.Imagem marcado/desmarcadoCORREIA, C. A.; ANDRADE, C. de L. T. de; SILVA, P. P. G. da; MAGALHAES, B. G. Simulação da produtividade da água para a cultura do milho de sequeiro em municípios de Minas Gerais. In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 31., 2016, Bento Gonçalves. Milho e sorgo: inovações, mercados e segurança alimentar: anais. Sete Lagoas: Associação Brasileira de Milho e Sorgo, 2016.

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6.Imagem marcado/desmarcadoPAIXÃO, J. de S.; ANDRADE, C. de L. T. de; SILVA, P. P. G. da; MAGALHÃES, B. G.; MELO, B. F. Aptidão e potencial de produção de milho em municípios de Minas Gerais. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2016. 41 p. (Embrapa Milho e Sorgo. Documentos, 199).

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7.Imagem marcado/desmarcadoANDRADE, C. de L. T. de; MAGALHÃES, B. G.; LOPES, D. de C.; STEIDLE NETO, A. J.; SOUZA, I. R. P. de; AMARAL, T. A. Modelling management strategies to mitigate the effects of alterations of temperature and of CO2 concentration on maize. Revista Brasileira de Milho e Sorgo, v. 20, e1210, 2021.

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8.Imagem marcado/desmarcadoTIGGES, C. H. P.; ANDRADE, C. de L. T. de; SILVA, P. P. G. da; MAGALHAES, B. G.; MELO, B. F.; AMARAL, W. L. do. Períodos de semeadura de milho, sob regime de sequeiro na safra, em Minas Gerais. In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 31., 2016, Bento Gonçalves. Milho e sorgo: inovações, mercados e segurança alimentar: anais. Sete Lagoas: Associação Brasileira de Milho e Sorgo, 2016.

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9.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, P. P. G. da; ANDRADE, C. de L. T. de; MAGALHÃES, B. G.; GONTIJO NETO, M. M.; MELO, B. F. de. Produtividade potencial e variabilidade da produtividade de milho, em regime de sequeiro, em Rio Verde, Goiás. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2016. 30 p. (Embrapa Milho e Sorgo. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 140).

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10.Imagem marcado/desmarcadoMAGALHAES, B. G.; ANDRADE, C. de L. T. de; SILVA, P. P. G. da; MELO, B. F.; TIGGES, C. H. P. Avaliação, empregando simulação, da diferença na produtividade (yield gap) do milho em Minas Gerais. In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 31., 2016, Bento Gonçalves. Milho e sorgo: inovações, mercados e segurança alimentar: anais. Sete Lagoas: Associação Brasileira de Milho e Sorgo, 2016.

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11.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, P. P. G. da; ANDRADE, C. de L. T. de; BORGES JÚNIOR, J. C. F.; MAGALHÃES, B. G.; MELO, B. F. de; GARCIA Y GARCIA, A. Response of tropical maize to supplemental irrigation strategies. In: ASABE ANNUAL INTERNATIONAL MEETING, 2016, Orlando. [Proceedings]. St. Joseph: ASABE, 2016.

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12.Imagem marcado/desmarcadoMELO, B. F. de; ANDRADE, C. de L. T. de; SILVA, P. P. G. da; MAGALHAES, B. G.; TIGGES, C. H. P. Simulação da janela de semeadura para o milho irrigado no Estado de Minas Gerais. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA PIBIC/CNPq, 11., 2016, Sete Lagoas. [Trabalhos apresentados]. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2016.

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13.Imagem marcado/desmarcadoTIGGES, C. H. P.; ANDRADE, C. de L. T. de; SILVA, P. P. G. da; MAGALHÃES, B. G.; MELO, B. F.; AMARAL, W. L. do. Expectativa de produtividade e janelas de semeadura para o milho de sequeiro em Minas Gerais. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA PIBIC/CNPq, 12., 2017, Sete Lagoas. [Trabalhos apresentados]. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2017.

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14.Imagem marcado/desmarcadoANDRADE, C. de L. T. de; SILVA, P. P. G. da; MAGALHAES, B. G.; PAIXAO, J. S.; MELO, B. F. de; TIGGES, C. H. Parametrização do modelo CSM-CERES-Maize para uma cultivar de alta produtividade. In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 31., 2016, Bento Gonçalves. Milho e sorgo: inovações, mercados e segurança alimentar: anais. Sete Lagoas: Associação Brasileira de Milho e Sorgo, 2016.

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15.Imagem marcado/desmarcadoMAGALHÃES, B. G.; ANDRADE, C. de L. T. de; SILVA, P. P. G. da; LOPES, D. de C.; MELO, B. F. de; GARCIA Y GARCIA, A.; GONTIJO NETO, M. M. Avaliação, empregando modelagem, de estratégias de manejo para incrementar a produtividade de milho na segunda safra. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2016. 28 p. (Embrapa Milho e Sorgo. Documentos, 204).

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16.Imagem marcado/desmarcadoMAGALHÃES, B. G.; ANDRADE, C. de L. T. de; SILVA, P. P. G. da; GONTIJO NETO, M. M.; LOPES, D. de C.; MELO, B. F. de; GARCIA GARCIA, A. Strategies to enhance the productivity of rainfed off-season maize. In: ASABE ANNUAL INTERNATIONAL MEETING, 2016, Orlando. [Proceedings]. St. Joseph: ASABE, 2016.

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17.Imagem marcado/desmarcadoPEREIRA, M. R.; MAGALHAES, B. G.; WILDA, L. M.; RAMOS, T. M.; SILVA, C. L.; CALAZANS, G. M.; SILVA, U. C.; PAIVA, C. O.; MOREIRA, J. A. A.; MARRIEL, I. E. Crescimento e desenvolvimento de plantas em solo de cerrado adicionado de pó de balão I. Altura, diâmetro e produção de biomassa de Eucalyptus urograndis. In: CONGRESSO NACIONAL DE MEIO AMBIENTE DE POÇOS DE CALDAS 8., 2011, Poços de Caldas. Anais... Poços de Caldas: GSC, 2011. 1 CD-ROM.

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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  06/07/2020
Data da última atualização:  07/07/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 1
Autoria:  SANTOS, M. A. S.; ASSAD, E. D.; GURGEL, A. C.; OMAR, N.
Afiliação:  MARCIO A. S. SANTOS, Mackenzie Presbyterian University; EDUARDO DELGADO ASSAD, CNPTIA; ANGELO C. GURGEL, FGV; NIZAM OMAR, Mackenzie Presbyterian University.
Título:  Similarity metrics enforcement in seasonal agriculture areas classification.
Ano de publicação:  2020
Fonte/Imprenta:  Remote Sensing, v. 12, n. 11, p. 1-14, 2020.
DOI:  https://doi.org/10.3390/rs12111791
Idioma:  Inglês
Notas:  Article 1791.
Conteúdo:  Abstract. Accurate identification of agriculture areas is a key piece in the building blocks strategy of environment and economics resources management. The challenge requires one to deal with landscape complexity, sensors and data acquisition limitations through a proper computational approach to timely deliver accurate information. In this paper, a Machine Learning (ML) based method to enhance the classification process of areas dedicated to seasonal crops (row crops) is proposed. To this objective, a broad exploration of data from Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer sensors (MODIS) was made using pixel time-series combined with time-series similarity metrics. The experiment was performed in Brazil, covered 61% of the total agriculture areas, five different states specifically selected to demonstrate biome differences and the country´s diversity. The validation was made against independent data from EMBRAPA (Brazilian Agriculture Research Corporation), RapidEye Sensor Scene Maps. For the eight tested algorithms, the results were enhanced and demonstrate that the method can rate the classification accuracy up to 98.5%, average value for the tested algorithms. The process can be used to timely monitor large areas dedicated to row crops and enables the application of state of art classification techniques, two levels classification process, to identify crops according to each specific need within the areas.
Palavras-Chave:  Aprendizado de máquina; Dinâmica de uso da terra; Land use dynamics; Time series similarity metrics.
Thesagro:  Agricultura; Sensoriamento Remoto; Uso da Terra.
Thesaurus NAL:  Agriculture; Land use; Remote sensing; Time series analysis.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/214380/1/AP-Similarity-metrics-2020.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA20468 - 1UPCAP - DD
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