Data/hora: 08/06/2024 07:21:48

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