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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
Data corrente: |
05/10/2010 |
Data da última atualização: |
13/10/2010 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SCHLEMMER, F.; SOUZA, L. M. DE; RIBEIRO, M. R.; LOPES, A. S.; FERNANDES, M. F.; MENDES, I. de C.; REIS JUNIOR, F. B. dos. |
Afiliação: |
FRANCIELE SCHLEMMER, BOLSISTA FAP-DF; LEANDRO M. DE SOUZA, BOLSISTA CNPQ; MILENE R. RIBEIRO, PIBIC/CNPQ; ÁLISSON S. LOPES, BOLSISTA CNPQ; MARCELO FERREIRA FERNANDES, CPATC; IEDA DE CARVALHO MENDES, CPAC; FABIO BUENO DOS REIS JUNIOR, CPAC. |
Título: |
Atributos químicos, físicos e biológicos para comparação dos sistemas de plantio direto e convencional em um latossolo vermelho amarelo de cerrado cultivado com soja e milho. |
Ano de publicação: |
2010 |
Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO BRASILEIRA DE FERTILIDADE DO SOLO E NUTRIÇÃO DE PLANTAS, 29.; REUNIÃO BRASILEIRA SOBRE MICORRIZAS, 13.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE MICROBIOLOGIA DO SOLO, 11.; REUNIÃO BRASILEIRA DE BIOLOGIA DO SOLO, 8., 2010, Guarapari. Fontes de nutrientes e produção agrícola: modelando o futuro: anais. |
Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
FERTBIO 2010 |
Palavras-Chave: |
Plantio convencional; Rotação milho soja. |
Thesagro: |
Cerrado; Plantio Direto; Solo. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 01093naa a2200265 a 4500 001 1863632 005 2010-10-13 008 2010 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSCHLEMMER, F. 245 $aAtributos químicos, físicos e biológicos para comparação dos sistemas de plantio direto e convencional em um latossolo vermelho amarelo de cerrado cultivado com soja e milho. 260 $c2010 300 $c1 CD-ROM. 500 $aFERTBIO 2010 650 $aCerrado 650 $aPlantio Direto 650 $aSolo 653 $aPlantio convencional 653 $aRotação milho soja 700 1 $aSOUZA, L. M. DE 700 1 $aRIBEIRO, M. R. 700 1 $aLOPES, A. S. 700 1 $aFERNANDES, M. F. 700 1 $aMENDES, I. de C. 700 1 $aREIS JUNIOR, F. B. dos 773 $tIn: REUNIÃO BRASILEIRA DE FERTILIDADE DO SOLO E NUTRIÇÃO DE PLANTAS, 29.; REUNIÃO BRASILEIRA SOBRE MICORRIZAS, 13.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE MICROBIOLOGIA DO SOLO, 11.; REUNIÃO BRASILEIRA DE BIOLOGIA DO SOLO, 8., 2010, Guarapari. Fontes de nutrientes e produção agrícola: modelando o futuro: anais.
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
20/03/2023 |
Data da última atualização: |
21/03/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
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: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1152495/1/AP-SAR-optical-data-2023.pdf
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Marc: |
LEADER 01762naa a2200409 a 4500 001 2152495 005 2023-03-21 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.3390/rs15041130$2DOI 100 1 $aTORO, A. P. S. G. D. D. 245 $aSAR and optical data applied to early-season mapping of integrated crop-livestock systems using deep and machine learning algorithms.$h[electronic resource] 260 $c2023 520 $aIn 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. 650 $aAgriculture 650 $aAgricultura 653 $aAgricultura regenerativa 653 $aAprendizado de máquina 653 $aAprendizado profundo 653 $aFloresta aleatória 653 $aICLS 653 $aIntegrated Crop-livestock systems 653 $aLong short-term memory 653 $aLSTM 653 $aMultisource 653 $aRandom forest 653 $aRegenerative agriculture 653 $aSistemas integrados lavoura-pecuária 653 $aTransformer 700 1 $aBUENO, I. T. 700 1 $aWERNER, J. P. S. 700 1 $aANTUNES, J. F. G. 700 1 $aLAMPARELLI, R. A. C. 700 1 $aCOUTINHO, A. C. 700 1 $aESQUERDO, J. C. D. M. 700 1 $aMAGALHÃES, P. S. G. 700 1 $aFIGUEIREDO, G. K. D. A. 773 $tRemote Sensing$gv. 15, n. 4, 1130, Feb. 2023.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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