Data/hora: 23/06/2024 13:29:18

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	17/11/2015	
Data da última atualização: 	21/01/2020	
Autoria: 	TOMÀS, J. C.; FARIA, F. A.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.; MEDEIROS, C. B.	
Afiliação: 	JORDI CREUS TOMÀS, IC/Unicamp; FABIO AUGUSTO FARIA, IC/Unicamp; JÚLIO CÉSAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; CLAUDIA BAUZER MEDEIROS, IC/UNICAMP.	
Título: 	SiRCub - Brazilian Agricultural Crop Recognition System.	
Ano de publicação: 	2015	
Fonte/Imprenta: 	In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 17., 2015, João Pessoa. Anais... São José dos Campos: INPE, 2015.	
Páginas: 	p. 6273-6280.	
Idioma: 	Inglês	
Notas: 	SBSR 2015.	
Conteúdo: 	This paper presents a novel approach to classify agricultural crops using NDVI time series. The novelty lies in i) extracting a set of features from the each and every NDVI curve, and ii) using them to train a crop classification model using a Support Vector Machine (SVM). Specifically, we use the TIMESAT program package to: 1) smooth the time series, 2) decompose them into agricultural seasons?a season is the period between sowing and harvesting?, and 3) extract the features for each season.	
Palavras-Chave: 	Cobertura da terra; LULC; NDVI; Séries temporais; Support Vector Machine.	
Thesagro: 	Uso da terra.	
Thesaurus Nal: 	Land cover; Land use; Time series analysis.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/133123/1/SBSR-Tomas.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (18483-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS