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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  06/05/2019
Data da última atualização:  21/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  CAON, I. L.; BECKER, W. R.; GANASCINI, D.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. de S.; PRUDENTE, V. H. R.; OLDONI, L. V.; ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E.
Afiliação:  IVÃ LUIS CAON, Unioeste; WILLYAN RONALDO BECKER, Unioeste; DIANDRA GANASCINI, Unioeste; CARLOS EDUARDO VIZZOTTO CATTANI, Unioeste; ISAQUE DE SOUZA MENDES, Unioeste; VICTOR HUGO ROHDEN PRUDENTE, Inpe; LUCAS VOLOCHEN OLDONI, Inpe; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; ERIVELTO MERCANTE, Unioeste.
Título:  Comparativo entre os classificadores RF e MAXVER, para classificação de uso e cobertura da terra, em diferentes densidades temporais.
Ano de publicação:  2019
Fonte/Imprenta:  In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019.
Páginas:  4 p.
ISBN:  978-85-17-00097-3
Idioma:  Português
Notas:  Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del?Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. SBSR 2019.
Conteúdo:  RESUMO. O uso combinado de sensores com melhor resolução temporal com sensores de melhor resolução espacial, têm permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre. Desse modo destacam-se os algoritmos de predição, que são capazes de unir a melhor resolução espacial de um sensor a melhor resolução temporal de outro. Além das resoluções das imagens, o uso de algoritmos de classificação eficientes é decisivo para se obter elevada acurácia nos mapeamentos. Assim, o objetivo desse trabalho foi comparar os classificadores Random Forest e Máxima Verossimilhança, com diferentes modos de entrada de dados, a fim de definir qual o melhor classificador. Os resultados apontaram que o algoritmo Random Forest apresentou as maiores métricas de acurácia.
Palavras-Chave:  Algoritmo Random Forest; Classificação de imagens; Cobertura da terra; Fusão de imagens; Image classification; Image fusion; STARFM.
Thesagro:  Uso da Terra.
Thesaurus Nal:  Land cover; Land use.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/196958/1/PL-Comparativo-SBSR-2019.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPTIA20051 - 1UPCAA - DD
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1.Imagem marcado/desmarcadoOLDONI, L. V.; CATTANI, C. E. V.; MERCANTE, E.; JOHANN, J. A.; ANTUNES, J. F. G.; ALMEIDA, L. Annual cropland mapping using data mining and OLI Landsat-8. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v. 23, n. 12, p. 952-958, 2019.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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2.Imagem marcado/desmarcadoCAON, I. L.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. S.; OLDONI, L. V. Mapeamento de pastagens por meio da classificação da fusão de imagens Landsat-8/OLI e MODIS no município de São Gabriel do Oeste - MS. In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 7., 2018. Jardim. Anais... São José dos Campos: INPE, 2018. p. 686-694. Geopantanal 2018.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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3.Imagem marcado/desmarcadoOLDONI, L. V.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; CATTANI, C. E. V.; SILVA JUNIOR, C. A. da; CAON, I. L.; PRUDENTE, V. H. R. Extraction of crop information through the spatiotemporal fusion of OLI and MODIS images. Geocarto International, 2021.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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4.Imagem marcado/desmarcadoCATTANI, C. E. V.; SILVA, B. B. da; OLDONI, L. V.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M. Estimativa da evapotranspiração real diária para o município de São Gabriel do Oeste-MS utilizando imagens orbitais. Acta Iguazu, Cascavel, v. 6, n. 2, p. 13-24, 2017.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 3
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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5.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, B. B. da; CATTANI, C. E. V.; OLDONI, L. V.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M. Estimativa de evapotranspiração real diária para o município de São Gabriel do Oeste utilizando algoritmo SEBAL e imagens Landsat 8. In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 6., 2016, Cuiabá. Anais... São José dos Campos: INPE; Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 197-206. 1 CD-ROM. GeoPantanal 2016.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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6.Imagem marcado/desmarcadoCAON, I. L.; BECKER, W. R.; GANASCINI, D.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. de S.; PRUDENTE, V. H. R.; OLDONI, L. V.; ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E. Comparativo entre os classificadores RF e MAXVER, para classificação de uso e cobertura da terra, em diferentes densidades temporais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. 4 p. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del?Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. SBSR 2019.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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