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Registros recuperados : 39 | |
18. | | SANCHEZ, A. C.; FERREIRA, M. D.; MAGALHÃES, A. M. de; BRAUNBECK, O. A.; CORTEZ, L. A. B.; MAGALHÃES, P. S. G. Influência do auxilio mecânico na colheita de tomates. Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 26, n. 3, p. 748-754, set./dez. 2006. Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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19. | | DIAS, H. B.; CUADRA, S. V.; BOOTE, K. J.; LAMPARELLI, R. A. C.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; SUYKER, A. E.; MAGALHÃES, P. S. G.; HOOGENBOOM, G. Coupling the CSM-CROPGRO-Soybean crop model with the ECOSMOS Ecosystem Model: an evaluation with data from an AmeriFlux site. Agricultural and Forest Meteorology, v. 342, 109697, 2023. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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20. | | GREGO, C. R.; ARAUJO, L. S. de; VICENTE, L. E.; NOGUEIRA, S. F.; MAGALHÃES, P. S. G.; VICENTE, A. K.; BRANCALIÃO, S. R.; VICTORIA, D. de C.; BOLFE, E. L. Agricultura de precisão em cana-de-açúcar. In: BERNARDI, A. C. de C.; NAIME, J. de M.; RESENDE, A. V. de; BASSOI, L. H.; INAMASU, R. Y. (Ed.). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília, DF: Embrapa, 2014. p. 442-457. Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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Registros recuperados : 39 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
30/01/2023 |
Data da última atualização: |
11/08/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
PEREIRA, F. R. da S.; REIS, A. A. dos; FREITAS, R. G.; OLIVEIRA, S. R. de M.; AMARAL, L. R. do; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ANTUNES, J. F. G.; LAMPARELLI, R. A. C.; MORO, E.; MAGALHÃES, P. S. G. |
Afiliação: |
FRANCISCO R. DA S. PEREIRA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE ALAGOAS; ALINY APARECIDA DOS REIS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; RODRIGO G. FREITAS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; LUCAS RIOS DO AMARAL, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; GLEYCE KELLY DANTAS ARAÚJO FIGUEIREDO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; RUBENS A. C. LAMPARELLI, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; EDEMAR MORO, UNIVERSIDADE DO OESTE PAULISTA; PAULO S. G. MAGALHÃES, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS. |
Título: |
Imputation of missing parts in UAV orthomosaics using PlanetScope and Sentinel-2 data: a case study in a grass-dominated área. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
International Journal of Geo-Information, v. 12, n. 2, 41, Feb. 2023. |
DOI: |
https://doi.org/ 10.3390/ijgi12020041 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
In this study, we propose a methodological framework to impute missing parts of UAV orthomosaics using PlanetScope (PS) and Sentinel-2 (S2) data and the random forest (RF) algorithm of an integrated crop-livestock system (ICLS) covered by grass at the time. |
Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Data intercalibration; Índice de vegetação; Machine learning; Random forest; Spatial gap-filling method; Spatial imputation method. |
Thesagro: |
Agricultura de Precisão; Sensoriamento Remoto. |
Thesaurus NAL: |
Normalized difference vegetation index; Precision agriculture; Remote sensing; Unmanned aerial vehicles. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1151339/1/AP-Imputation-missing-parts-2023.pdf
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Marc: |
LEADER 01581naa a2200397 a 4500 001 2151339 005 2023-08-11 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/ 10.3390/ijgi12020041$2DOI 100 1 $aPEREIRA, F. R. da S. 245 $aImputation of missing parts in UAV orthomosaics using PlanetScope and Sentinel-2 data$ba case study in a grass-dominated área.$h[electronic resource] 260 $c2023 520 $aIn this study, we propose a methodological framework to impute missing parts of UAV orthomosaics using PlanetScope (PS) and Sentinel-2 (S2) data and the random forest (RF) algorithm of an integrated crop-livestock system (ICLS) covered by grass at the time. 650 $aNormalized difference vegetation index 650 $aPrecision agriculture 650 $aRemote sensing 650 $aUnmanned aerial vehicles 650 $aAgricultura de Precisão 650 $aSensoriamento Remoto 653 $aAprendizado de máquina 653 $aData intercalibration 653 $aÍndice de vegetação 653 $aMachine learning 653 $aRandom forest 653 $aSpatial gap-filling method 653 $aSpatial imputation method 700 1 $aREIS, A. A. dos 700 1 $aFREITAS, R. G. 700 1 $aOLIVEIRA, S. R. de M. 700 1 $aAMARAL, L. R. do 700 1 $aFIGUEIREDO, G. K. D. A. 700 1 $aANTUNES, J. F. G. 700 1 $aLAMPARELLI, R. A. C. 700 1 $aMORO, E. 700 1 $aMAGALHÃES, P. S. G. 773 $tInternational Journal of Geo-Information$gv. 12, n. 2, 41, Feb. 2023.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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