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| Registros recuperados : 24 | |
| 4. |  | PEREIRA, A. A.; BARROS, D. A. de; ACERBI JUNIOR, F. W.; PEREIRA, J. A. A.; REIS, A. A. dos. Análise da distribuição espacial de áreas queimadas através da função K de Ripley. Scientia Forestalis, Piracicaba, v. 41, n. 100, p. 445-455, dez. 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 6. | | PROTÁSIO, T. de P.; COUTO, A. M.; REIS, A. A. dos; TRUGILHO, P. F.; GODINHO, T. P. Potencial siderúrgico e energético do carvão vegetal de clones de Eucalyptus spp. aos 42 meses de idade. Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 33, n. 74, p. 137-149, abr./jun. 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 7. | | GUEDES, I. C. de L.; MELLO, J. M. de; SILVEIRA, E. M. de O.; MELLO, C. R. de; REIS, A. A. dos; GOMIDE, L. R. Continuidade espacial de características dendrométricas em povoamentos clonais de eucalyptus sp. avaliada ao longo do tempo. Revista Cerne, Lavras, v. 21, n. 4, p. 527-534, out./dez. 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 9. | | REIS, A. A. dos; MELLO, J. M. de; RAIMUNDO, M. R.; ACERBI JUNIOR, F. W.; OLIVEIRA, M. S. de; DINIZ, J. M. F. de S. Estratificação de um povoamento de eucalipto por interpoladores geoestatísticos e sensoriamento remoto. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 51, n. 10, p. 1751-1761, out. 2016. Título em inglês: Stratification of an eucalyptus plantation through geostatistical interpolators and remote sensing.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 10. | | REIS, A. A. dos; PROTÁSIO, T. de P.; MELO, I. C. N. A. de; TRUGILHO, P. F.; CARNEIRO, A. de C. O. Composição da madeira e do carvão vegetal de Eucalyptus urophylla em diferentes locais de plantio. Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 32, n. 71, p. 277-290, jul./set. 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 11. | | SILVA, S. T. da; MELLO, J. M. de; ARCEBI JUNIOR, F. W.; REIS, A. A. dos; RAIMUNDO, M. R.; SILVA, I. L. G.; SCOLFORO, J. R. S. Uso de imagens de sensoriamento remoto para estratificação do cerrado em inventários florestais. Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 34, n. 80, p. 337-343, out./dez. 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 12. | | BATISTA, A. P. B.; MELLO, J. M. de; RAIMUNDO, M. R.; SCOLFORO, H. F.; REIS, A. A. dos; SCOLFORO, J. R. S. Species richness and diversity in shrub savanna using ordinary kriging. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 51, n. 8, p. 958-966, ago. 2016. Título em português: Riqueza e diversidade de espécies em um fragmento de campo cerrado por meio de krigagem ordinária.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 13. | | REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; SILVA, B. C.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; ROCHA, J. V.; MAGALHÃES, P. S. G. Monitoring pasture aboveground biomass and canopy height in an integrated crop-livestock system using textural information from PlanetScope imagery. Remote Sensing, v. 12, n. 16, p. 1-21, Aug. 2020. Article number: 2534.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 14. | | BUENO, I. T.; ANTUNES, J. F. G.; REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; TORO, A. P.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ESQUERDO, J. C. D. M.; LAMPARELLI, R. A. C.; COUTINHO, A. C.; MAGALHÃES, P. S. G. Mapping integrated crop-livestock systems in Brazil with planetscope time series and deep learning. Remote Sensing of Environment, v. 299, 113886, Dec. 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 15. | | ALMEIDA, H. S. L.; REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; ANTUNES, J. F. G.; ZHONG, L.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G. Deep neural networks for mapping integrated crop-livestock systems using PlanetScope time series. IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, 2021, Brussels. Proceedings [...]. [S. l.]: IEEE, 2021. p. 4224-4227. IGARSS 2021. Paper WE2.MM-8.3.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 16. | | REIS, A. A. dos; SILVA, M. A. da; SANTOS, F. C. dos; ALBUQUERQUE FILHO, M. R. de; SILVEIRA, M. C. T. da; TEIXEIRA, E. C.; VASCONCELOS, A. de A.; BORGES, I. D.; SOUZA, W. G. Impacto do sistema de pastejo no estoque de carbono lábil do solo arenoso. In: CONGRESO INTERNACIONAL DE SISTEMAS SILVOPASTORILES, 12.; CONGRESO DE LA RED GLOBAL DE SISTEMAS SILVOPASTORILES, 2.; IV SEMINARIO NACIONAL DE SISTEMAS SILVOPASTORILES, 4., 2023, Montevideo; CONGRESO NACIONAL SISTEMAS SILVOPASTORILES, 5., 2023, Buenos Aires. Sistemas silvopastoriles: hacia una diversificación sostenible. Cali: CIPAV, 2023. p. 842-848.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 17. | | 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. Imputation of missing parts in UAV orthomosaics using PlanetScope and Sentinel-2 data: a case study in a grass-dominated área. International Journal of Geo-Information, v. 12, n. 2, 41, Feb. 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 18. | | TORO, A. P. S. G. D.; WERNER, J. P. S.; REIS, A. A. dos; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTUNES, J. F. G.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G.; FIGUEIREDO, G. K. D. A. Evaluation of early season mapping of integrated crop livestock systems using Sentinel-2 data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 43, B3, p. 1335-1340, 2022. Edition of proceedings of the 2022 edition of the XXIVth ISPRS Congress, Nice, France.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 19. | | REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; SILVA, B. C. da; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G. Can canopy height of mixed pastures in integrated crop-livestock systems be estimated using planetscope imagery? In: WORLD CONGRESS ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK-FORESTRY SYSTEMS, 2., 2021. Proceedings reference. Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 658-663. WCCLF 2021. Evento online.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 20. | | ANTUNES, J. F. G.; REIS, A. A. dos; ALMEIDA, H. S. L.; WERNER, J. P. S.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ESQUERDO, J. C. D. M.; BUENO, I. T.; TORO, A. P. S. G. D.; LAMPARELLI, R. A. C.; COUTINHO, A. C.; MAGALHÃES, P. S. G. Classification of integrated crop-livestock systems using PlanetScope time series. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 916-919. 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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| Registros recuperados : 24 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
14/12/2021 |
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Data da última atualização: |
14/12/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ALMEIDA, H. S. L.; REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; ANTUNES, J. F. G.; ZHONG, L.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G. |
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Afiliação: |
HENRIQUE S. L. ALMEIDA, UNICAMP; ALINY APARECIDA DOS REIS, UNICAMP; JOÃO PAULO SAMPAIO WERNER, UNICAMP; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; LIHENG ZHONG, Ant Group, World Financial Center, Beijing; GLEYCE KELLY DANTAS ARAÚJO FIGUEIREDO, UNICAMP; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; RUBENS AUGUSTO CAMARGO LAMPARELLI, UNICAMP; PAULO S. G. MAGALHÃES, UNICAMP. |
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Título: |
Deep neural networks for mapping integrated crop-livestock systems using PlanetScope time series. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, 2021, Brussels. Proceedings [...]. [S. l.]: IEEE, 2021. |
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Páginas: |
p. 4224-4227. |
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ISBN: |
978-1-6654-0369-6 |
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DOI: |
10.1109/IGARSS47720.2021.9554500 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
IGARSS 2021. Paper WE2.MM-8.3. |
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Conteúdo: |
Abstract: Mapping highly dynamic cropping systems using satellite image time series is still challenging even when robust approaches are used. We assessed the potential of using high spatial and temporal resolution PlanetScope time series and deep neural networks (Convolutional Neural Networks (CNN) in one dimension - Conv1D, Long Short-Term Memory (LSTM), and Multi-Layer Perceptron (MLP)) for mapping integrated crop-livestock systems (ICLS) and different land covers in the western region of São Paulo State, Brazil. We used 10-day and 15-day composite EVI and NDVI time series (both individually and combined) as input data in the neural network classifiers. Conv1D using both EVI and NDVI 10 day-composite time series outperformed the other classifiers evaluated in this study (LSTM and MLP), allowing improved discrimination of land parcels with ICLS in our study area. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado profundo; Convolutional Neural Networks; Deep learning; EVI; Nano-Satellites; Nanossatélites; NDVI; Redes neurais; Redes neurais convolucionais; Redes neurais profundas; Séries temporais; Sistemas de integração lavoura-pecuária. |
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Thesaurus NAL: |
Neural networks; Time series analysis. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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001 2137800
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520 $aAbstract: Mapping highly dynamic cropping systems using satellite image time series is still challenging even when robust approaches are used. We assessed the potential of using high spatial and temporal resolution PlanetScope time series and deep neural networks (Convolutional Neural Networks (CNN) in one dimension - Conv1D, Long Short-Term Memory (LSTM), and Multi-Layer Perceptron (MLP)) for mapping integrated crop-livestock systems (ICLS) and different land covers in the western region of São Paulo State, Brazil. We used 10-day and 15-day composite EVI and NDVI time series (both individually and combined) as input data in the neural network classifiers. Conv1D using both EVI and NDVI 10 day-composite time series outperformed the other classifiers evaluated in this study (LSTM and MLP), allowing improved discrimination of land parcels with ICLS in our study area.
650 $aNeural networks
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700 1 $aLAMPARELLI, R. A. C.
700 1 $aMAGALHÃES, P. S. G.
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