Data/hora: 20/06/2024 02:58:31

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	16/05/2024	
Data da última atualização: 	20/05/2024	
Autoria: 	WERNER, J. P. S.; BELGIU, M.; BUENO, I. T.; REIS, A. A. dos; TORO, A. P. S. G. D.; ANTUNES, J. F. G.; STEIN, A.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G.; COUTINHO, A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.	
Afiliação: 	JOÃO P. S. WERNER, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; MARIANA BELGIU, UNIVERSITY OF TWENTE; INACIO T. BUENO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; ALINY A. DOS REIS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; ANA P. S. G. D. TORO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; ALFRED STEIN, UNIVERSITY OF TWENTE; RUBENS A. C. LAMPARELLI, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; PAULO S. G. MAGALHÃES, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; GLEYCE K. D. A. FIGUEIREDO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS.	
Título: 	Mapping integrated crop–livestock systems using fused Sentinel-2 and PlanetScope time series and deep learning.	
Ano de publicação: 	2024	
Fonte/Imprenta: 	Remote Sensing, v. 16, n. 8, p. 1421, Apr. 2024.	
ISSN: 	2072-4292	
DOI: 	10.3390/rs16081421	
Idioma: 	Inglês	
Conteúdo: 	The main objective of this research was to develop a method for mapping ICLS using deep learning algorithms applied on Satellite Image Time Series (SITS) data cubes, which consist of Sentinel-2 (S2) and PlanetScope (PS) satellite images, as well as data fused (DF) from both sensors. This study focused on two Brazilian states with varying landscapes and field sizes.	
Palavras-Chave: 	Agricultura regenerativa; Aprendizado profundo; Data fusion; Deep learning; Fusão de dados; ICLS; Multi-sensor; Regenerative agriculture; Sistemas integrados lavoura-pecuária; TempCNN; Temporal encoder.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1164300/1/AP-Mapping-integrated-2024.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (22059-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS