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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. |
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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: |
-- |
|
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
18/09/2012 |
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Data da última atualização: |
08/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 5 |
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Autoria: |
ZULLO JÚNIOR, J.; ASSAD, E. D.; PINTO, H. S. |
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Afiliação: |
JURANDIR ZULLO JÚNIOR, Cepagri/Unicamp; EDUARDO DELGADO ASSAD, CNPTIA; HILTON SILVEIRA PINTO, Cepagri/Unicamp. |
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Título: |
Alterações devem deslocar culturas agrícolas: café pode desaparecer do sul de Minas e frutas tropicais poderão ser cultivadas no sul do país. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientific American Brasil, São Paulo, n. 48, p. 70-75, [2012]. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Edição especial. |
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Conteúdo: |
Reformulação da cafeicultura. Deslocamento de culturas. Contribuições de biocombustíveis. Potencial da biodiversidade. |
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Palavras-Chave: |
Mudanças climáticas. |
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Thesagro: |
Agronegócio; Cafeicultura. |
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Thesaurus NAL: |
Agribusiness; Climate change. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 00834naa a2200217 a 4500
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520 $aReformulação da cafeicultura. Deslocamento de culturas. Contribuições de biocombustíveis. Potencial da biodiversidade.
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650 $aAgronegócio
650 $aCafeicultura
653 $aMudanças climáticas
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773 $tScientific American Brasil, São Paulo$gn. 48, p. 70-75, [2012].
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Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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