Data/hora: 06/06/2024 04:47:21

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	04/04/2023	
Data da última atualização: 	10/04/2023	
Autoria: 	TAVARES, A. S.; FELIX, F. C.; COUTINHO, A. C.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.	
Afiliação: 	ANDRÉ SILVA TAVARES, BOLSISTA CNPQ PROJETO TERRACLASS AMAZÔNIA; FILIPE CASTRO FELIX, BOLSISTA CNPQ PROJETO TERRACLASS AMAZÔNIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA.	
Título: 	Aprendizado de máquina e uso de séries temporais de imagens Sentinel-2 no monitoramento da cobertura e uso da terra.	
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. 2029-2032.	
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: 	Considerando a acelerada dinâmica de expansão da fronteira agropecuária em regiões da Amazônia brasileira, este estudo teve como objetivo identificar alterações no uso da terra na região noroeste do Maranhão e leste do Pará, por meio de séries temporais do Sentinel-2 e o algoritmo Random Forest.	
Palavras-Chave: 	Amazônia Legal; Aprendizado de máquina; Machine learning; Random Forest; Séries temporais; TerraClass.	
Thesagro: 	Sensoriamento Remoto; Uso da Terra.	
Thesaurus Nal: 	Land use; Remote sensing; Time series analysis.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1152991/1/PC-Aprendizado-Maquina-SBSR-2023.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (21651-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS