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Registros recuperados : 167 | |
103. | | ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E.; ESQUERDO, J. C. D. M.; LAMPARELLI, R. A. C.; ROCHA, J. V. Estimativa de área de soja por classificação de imagens normalizada pela matriz de erros. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 47, n. 9, p. 1288-1294, set. 2012. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Unidades Centrais. |
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104. | | CALABONI, A.; BERTOLO, L. S.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTUNES, J. F. G.; COUTINHO, A. C. Classificação digital para identificação e mapeamento de vegetação secundária e pastagens no Cerrado. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 936-939. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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105. | | ARANTES, C. S.; SPERANZA, E. A.; ANTUNES, J. F. G.; BARBOSA, L. A. F.; CANÇADO, G. M. de A. Complemento no QGIS para monitoramento de áreas de cana-de-açúcar por meio de índices vegetativos MODIS. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA AGRICULTURA DIGITAL, 1., 2022, Campinas. Resumos... Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2022. p. 44-45. (Embrapa Agricultura Digital. Eventos técnicos & científicos, 1). Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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107. | | SPERANZA, E. A.; ANTUNES, J. F. G.; BARBOSA, L. A. F.; CANÇADO, G. M. de A.; VANSCONCELOS, J. C. Importância de índices de vegetação para modelos de estimativa de produtividade em cana-de-açúcar. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 1492-1495. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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116. | | PARIZZI, T. N. T.; COUTINHO, A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTUNES, J. F. G.; BERTOLO, L. S. Dinâmica do uso e cobertura da terra na sub-bacia do Rio Guamá, Pará. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 18., 2017, Santos. Anais... Santos: Inpe, 2017. p. 1747-1753. SBSR 2017. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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120. | | COUTINHO, A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTUNES, J. F. G.; LAMPARELLI, R. A. C.; PALLONE FILHO, W. J. Sensoriamento remoto aplicado ao monitoramento da cultura da cana-de-açúcar. In: SILVA, F. C. da; ALVES, B. J. R.; FREITAS, P. L. de (Ed.). Sistema de produção mecanizada da cana-de-açúcar integrada à produção de energia e alimentos. Brasília, DF: Embrapa, 2015. v. 1, pt. 3, cap. 2, p. 375-397. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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Registros recuperados : 167 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
04/04/2023 |
Data da última atualização: |
04/04/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1152982/1/PC-Selecao-amostras-SBSR-2023.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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