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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte. |
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Data corrente: |
09/03/2016 |
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Data da última atualização: |
09/03/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
PAULA, N. Q. de; BISCOLA, P. H. N.; FIGUEIREDO, J. de C.; AZEVEDO, D. B. de. |
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Afiliação: |
NIBIA QUEIROZ DE PAULA, CNPGC; PAULO HENRIQUE NOGUEIRA BISCOLA, CNPGC; JEOVAN DE CARVALHO FIGUEIREDO, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Pró - Reitoria de Pesquisa, Pós - Graduação e Inovação, Brasil.; DENISE BARROS DE AZEVEDO, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Escola de Administração e Negócios, Brasil. |
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Título: |
Associação entre medidas de centralidade em rede e a geração de cultivares: um estudo com Centros de Pesquisa da Embrapa. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO LATINO-IBEROAMERICANO DE GESTÃO DA TECNOLOGIA, 16., 2015, Porto Alegre. Inovação para além da tecnologia: anais. Porto Alegre: Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 2015. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Aspectos estruturais; Centralidade de grau; Centralidade de intermediação; Redes de Inovação. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/140862/1/ALTEC-2015-.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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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.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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