Data/hora: 01/06/2024 05:35:55

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Tipo da produção científica: | Artigo em Anais de Congresso
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