Data/hora: 02/06/2024 13:42:16

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Periódico Indexado	
Circulação/Nível: 	A - 1	
Data corrente: 	20/03/2023	
Data da última atualização: 	21/03/2023	
Autoria: 	TORO, A. P. S. G. D. D.; BUENO, I. T.; WERNER, J. P. S.; ANTUNES, J. F. G.; LAMPARELLI, R. A. C.; COUTINHO, A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; MAGALHÃES, P. S. G.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.	
Afiliação: 	ANA P. S. G. D. D. TORO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; INACIO T. BUENO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; JOÃO PAULO SAMPAIO WERNER, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; RUBENS AUGUSTO DE CAMARGO LAMPARELLI, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; PAULO S. G. MAGALHÃES, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; GLEYCE KELLY DANTAS ARAÚJO FIGUEIREDO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS.	
Título: 	SAR and optical data applied to early-season mapping of integrated crop-livestock systems using deep and machine learning algorithms.	
Ano de publicação: 	2023	
Fonte/Imprenta: 	Remote Sensing, v. 15, n. 4, 1130, Feb. 2023.	
DOI: 	https://doi.org/10.3390/rs15041130	
Idioma: 	Inglês	
Conteúdo: 	In this work, we explored the potential of three machine and deep learning algorithms (random forest, long short-term memory, and transformer) to perform early-season (with three-time windows) mapping of ICLS fields. To explore the scalability of the proposed methods, we tested them in two regions with different latitudes, cloud cover rates, field sizes, landscapes, and crop types. Finally, the potential of SAR (Sentinel-1) and optical (Sentinel-2) data was tested.	
Palavras-Chave: 	Agricultura regenerativa; Aprendizado de máquina; Aprendizado profundo; Floresta aleatória; ICLS; Integrated Crop-livestock systems; Long short-term memory; LSTM; Multisource; Random forest; Regenerative agriculture; Sistemas integrados lavoura-pecuária; Transformer.	
Thesagro: 	Agricultura.	
Thesaurus Nal: 	Agriculture.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1152495/1/AP-SAR-optical-data-2023.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (21629-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS