| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
|
Data corrente: |
02/01/2019 |
|
Data da última atualização: |
17/01/2023 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
|
Autoria: |
SANCHES, I. D.; FEITOSA, R. Q.; ACHANCCARAY, P.; MONTIBELLER, B.; LUIZ, A. J. B.; SOARES, M. D.; PRUDENTE, V. H. R.; VIEIRA, D. C.; MAURANO, L. E. P. |
|
Afiliação: |
IEDA DEL'ARCO SANCHES, INPE; RAUL QUEIROZ FEITOSA, PUC Rio; PEDRO ACHANCCARAY, PUC Rio; BRUNO MONTIBELLER, INPE; ALFREDO JOSE BARRETO LUIZ, CNPMA; MARINALVA DIAS SOARES, PUC Rio; VICTOR HUGO ROHDEN PRUDENTE, INPE; D C VIEIRA, INPE; LUIS EDUARDO PINHEIRO MAURANO, INPE. |
|
Título: |
Lem benchmark database for tropical agricultural remote sensing application. |
|
Ano de publicação: |
2018 |
|
Fonte/Imprenta: |
International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 42, n. 1, p. 387-392, 2018. Edition of the proceedings ISPRS TC I Mid-term Symposium ?Innovative Sensing ? From Sensors to Methods and Applications?, 10-12 October 2018, held a Karlsruhe, Germany. |
|
Páginas: |
387-392. |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Conteúdo: |
Abstract: The monitoring of agricultural activities at a regular basis is crucial to assure that the food production meets the world population demands, which is increasing yearly. Such information can be derived from remote sensing data. In spite of topic?s relevance, not enough efforts have been invested to exploit modern pattern recognition and machine learning methods for agricultural land-cover mapping from multi-temporal, multi-sensor earth observation data. Furthermore, only a small proportion of the works published on this topic relates to tropical/subtropical regions, where crop dynamics is more complicated and difficult to model than in temperate regions. A major hindrance has been the lack of accurate public databases for the comparison of different classification methods. In this context, the aim of the present paper is to share a multi-temporal and multi-sensor benchmark database that can be used by the remote sensing community for agricultural land-cover mapping. Information about crops in situ was collected in Luís Eduardo Magalhães (LEM) municipality, which is an important Brazilian agricultural area, to create field reference data including information about first and second crop harvests. Moreover, a series of remote sensing images was acquired and pre-processed, from both active and passive orbital sensors (Sentinel-1, Sentinel-2/MSI, Landsat-8/OLI), correspondent to the LEM area, along the development of the main annual crops. In this paper, we describe the LEM database (crop field boundaries, land use reference data and pre-processed images) and present the results of an experiment conducted using the Sentinel-1 and Sentinel-2 data. MenosAbstract: The monitoring of agricultural activities at a regular basis is crucial to assure that the food production meets the world population demands, which is increasing yearly. Such information can be derived from remote sensing data. In spite of topic?s relevance, not enough efforts have been invested to exploit modern pattern recognition and machine learning methods for agricultural land-cover mapping from multi-temporal, multi-sensor earth observation data. Furthermore, only a small proportion of the works published on this topic relates to tropical/subtropical regions, where crop dynamics is more complicated and difficult to model than in temperate regions. A major hindrance has been the lack of accurate public databases for the comparison of different classification methods. In this context, the aim of the present paper is to share a multi-temporal and multi-sensor benchmark database that can be used by the remote sensing community for agricultural land-cover mapping. Information about crops in situ was collected in Luís Eduardo Magalhães (LEM) municipality, which is an important Brazilian agricultural area, to create field reference data including information about first and second crop harvests. Moreover, a series of remote sensing images was acquired and pre-processed, from both active and passive orbital sensors (Sentinel-1, Sentinel-2/MSI, Landsat-8/OLI), correspondent to the LEM area, along the development of the main annual crops. In this paper, we describe t... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Agricultura tropical; Agricultural mapping/monitoring; C-band SAR data; Double gropping systems; Free available database; Mapeamento; Multispectral instrument. |
|
Thesagro: |
Agricultura; Base de dados; Sensoriamento remoto. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/189604/1/2018AA07.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02926nam a2200337 a 4500
001 2102815
005 2023-01-17
008 2018 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aSANCHES, I. D.
245 $aLem benchmark database for tropical agricultural remote sensing application.$h[electronic resource]
260 $aInternational Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 42, n. 1, p. 387-392, 2018. Edition of the proceedings ISPRS TC I Mid-term Symposium ?Innovative Sensing ? From Sensors to Methods and Applications?, 10-12 October 2018, held a Karlsruhe, Germany.$c2018
300 $a387-392.
520 $aAbstract: The monitoring of agricultural activities at a regular basis is crucial to assure that the food production meets the world population demands, which is increasing yearly. Such information can be derived from remote sensing data. In spite of topic?s relevance, not enough efforts have been invested to exploit modern pattern recognition and machine learning methods for agricultural land-cover mapping from multi-temporal, multi-sensor earth observation data. Furthermore, only a small proportion of the works published on this topic relates to tropical/subtropical regions, where crop dynamics is more complicated and difficult to model than in temperate regions. A major hindrance has been the lack of accurate public databases for the comparison of different classification methods. In this context, the aim of the present paper is to share a multi-temporal and multi-sensor benchmark database that can be used by the remote sensing community for agricultural land-cover mapping. Information about crops in situ was collected in Luís Eduardo Magalhães (LEM) municipality, which is an important Brazilian agricultural area, to create field reference data including information about first and second crop harvests. Moreover, a series of remote sensing images was acquired and pre-processed, from both active and passive orbital sensors (Sentinel-1, Sentinel-2/MSI, Landsat-8/OLI), correspondent to the LEM area, along the development of the main annual crops. In this paper, we describe the LEM database (crop field boundaries, land use reference data and pre-processed images) and present the results of an experiment conducted using the Sentinel-1 and Sentinel-2 data.
650 $aAgricultura
650 $aBase de dados
650 $aSensoriamento remoto
653 $aAgricultura tropical
653 $aAgricultural mapping/monitoring
653 $aC-band SAR data
653 $aDouble gropping systems
653 $aFree available database
653 $aMapeamento
653 $aMultispectral instrument
700 1 $aFEITOSA, R. Q.
700 1 $aACHANCCARAY, P.
700 1 $aMONTIBELLER, B.
700 1 $aLUIZ, A. J. B.
700 1 $aSOARES, M. D.
700 1 $aPRUDENTE, V. H. R.
700 1 $aVIEIRA, D. C.
700 1 $aMAURANO, L. E. P.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
| Registros recuperados : 66 | |
| 41. |  | SANCHES, I. D.; FEITOSA, R. Q.; ACHANCCARAY, P.; MONTIBELLER, B.; LUIZ, A. J. B.; SOARES, M. D.; PRUDENTE, V. H. R.; VIEIRA, D. C.; MAURANO, L. E. P. Lem benchmark database for tropical agricultural remote sensing application. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 42, n. 1, p. 387-392, 2018. Edition of the proceedings ISPRS TC I Mid-term Symposium ?Innovative Sensing ? From Sensors to Methods and Applications?, 10-12 October 2018, held a Karlsruhe, Germany. 387-392.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
|    |
| 42. | | GÜRTLER, S.; SOUZA FILHO, C. R.; SANCHES, I. D.; MAGALHÃES, L. A.; ALVES, M. N.; OLIVEIRA, W. J.; QUITÉRIO, G. C. M. Leaf Spectra Changes of Plants Grown in Soils Pre- and Post-Contaminated with Petroleum Hydrocarbons. Remote Sensing, v. 14, n. 3475, 25 p. 2022.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
| |
| 43. | | BOLFE, E. L.; PARREIRAS, T. C.; SANO, E. E.; DEL'ARCO SANCHES, I.; VICTORIA, D. de C.; AMARAL, T. B.; MONTAGNER, D. B.; FONTANA, A. Dados multisensor na caracterização do perfil espectral de sistemas de integração lavoura-pecuária em área de Cerrado. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 1580-1583. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados; Embrapa Gado de Corte. |
| |
| 44. | | BOLFE, E. L.; PARREIRAS, T. C.; SANO, E. E.; DEL'ARCO SANCHES, I.; VICTORIA, D. de C.; AMARAL, T. B.; MONTAGNER, D. B.; FONTANA, A. Dados multisensor na caracterização do perfil espectral de sistemas de integração lavoura-pecuária em área de Cerrado. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 1580-1583. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Solos. |
| |
| 45. | | SANTANA, C. A. M.; SOUZA, G. da S. e; CAMPOS, S. K.; DEL'ARCO SANCHES, I.; GOMES, E. G.; SANO, E. E. Dinâmicas agropecuárias e socioeconômicas no Cerrado, de 1975 a 2015. In: BOLFE, E. L.; SANO, E. E.; CAMPOS, S. K. (Ed.). Dinâmica agrícola no cerrado: análises e projeções. Brasília, DF: Embrapa, 2020. v. 1, cap. 5, p. 141-192.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
| |
| 46. | | SANCHES, Í. B. N.; NASCIMENTO, A. S. do; SILVA, S. X. B.; MELO, R. L. de; LOBO, C. G. B.; BARBOSA, F. F. L. Monitoramento populacional de Diaphorina citri Kuwayama, 1908 (Hemiptera: Liviidae) em cinco municípios do Recôncavo da Bahia. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA TROPICAL, 7., 2013, Cruz das Almas. Anais... Cruz das Almas: Embrapa Mandioca e Fruticultura, 2013. Publicação online.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
| |
| 47. | | BOLFE, E. L.; PARREIRAS, T. C.; SILVA, L. A. P. da; SANO, E. E.; BETTIOL, G. M.; VICTORIA, D. de C.; DEL'ARCO SANCHES, I.; VICENTE, L. E. Mapping agricultural intensification in the Brazilian savanna: a machine learning approach using harmonized data from Landsat Sentinel-2. ISPRS International Journal of Geo-Information, v. 12, n. 7, 263, July 2023.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Cerrados; Embrapa Meio Ambiente. |
| |
| 48. | | PRUDENTE, V. H. R.; SKAKUN, S.; OLDONI, L. V.; XAUD, H. A. M.; XAUD, M. R.; ADAMI, M.; SANCHES, I. D. A. Multisensor approach to land use and land cover mapping in Brazilian Amazon. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 189, p. 95-109, 2022.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Roraima. |
| |
| 49. | | NASCIMENTO, A. S. do; SILVA, S. X. de B.; SANCHES, N. F.; SANCHES, I. B. N.; ANDRADE, E. C. de; BARBOSA, F. F. L. Procedimentos para o monitoramento populacional de Diaphorina Citri , vetor do Huanglongbing (HLB) dos citros. In: CONFERÊNCIA, 3., 2012, Salvador. Defesa agropecuária responsabilidade compartilhada: Livro de resumos. Salvador: Sociedade Brasileira de Defesa Agropecuária e a Sociedade de Medicina Veterinária da Bahia; SEAGRI; ADAB, 2012. Documento eletrônico.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
| |
| 50. | | SANO, E. E.; BOLFE, E. L.; PARREIRAS, T. C.; DEL'ARCO SANCHES, I.; BETTIOL, G. M.; VICTORIA, D. de C.; VICENTE, L. E. Uso de dados multi-sensores para o monitoramento agrícola no Cerrado: resultados preliminares. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 412-415. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. Na publicação: Daniel Castro Victoria.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
| 51. | | SANO, E. E.; BOLFE, E. L.; PARREIRAS, T. C.; DEL'ARCO SANCHES, I.; BETTIOL, G. M.; VICTORIA, D. de C.; VICENTE, L. E. Uso de dados multi-sensores para o monitoramento agrícola no cerrado: resultados preliminares. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 412-415. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. Na publicação: Daniel Castro Victoria.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados; Embrapa Meio Ambiente. |
| |
| 53. | | BENDINI, H. do N.; SANCHES, I. D.; KÖRTING, T. S.; FONSECA, L. M. G.; LUIZ, A. J. B.; FORMAGGIO, A. R. Using Landsat 8 image time series for crop mapping in a region of Cerrado, Brazil. International Archives of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 41, B8, p. 845-850, 2016. Edição dos proceedings do XXIII ISPRS Congress, 12?19 July 2016, Prague.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
| |
| 54. | | SANCHES, I. D.; LUIZ, A. J. B.; MONTIBELLER, B.; SCHULTZ, B.; TRABAQUINI, K.; EBERHARDT, D. S.; FORMAGGIO, A. R.; MAURANO, L. E. P. Understanding the dynamic of tropical agriculture for remote sensing applications: a case study of Southeastern Brazil. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 42, n. 3, p. 149-156, 2019. Edition of Proceedings of ISPRS-GEOGLAM-ISRS Joint Int. Workshop on Earth Observations for Agricultural Monitoring, 18-20 February 2019, New Delhi, India.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
| |
| 55. | | BOLFE, E. L.; JORGE, L. A. de C.; SANCHES, I.; COSTA, C. C. da; LUCHIARI JUNIOR, A.; VICTORIA, D. de C.; INAMASU, R. Y.; GREGO, C. R.; FERREIRA, V.; RAMIREZ, A. Agricultura digital: aplicações e desafios no Brasil. Agroanalysis, v. 40, n. 09, set. 2020. Na publicação: Édson Bolfe, Lúcio Jorge, Cinthia da Costa, Daniel Victoria, Ricardo Inamasu, Célia Grego.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 4 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Instrumentação. |
|  |
| 56. | | EBERHARDT, I. D. R.; SCHULTZ, B.; RIZZI, R.; SANCHES, I. D.; FORMAGGIO, A. R.; ATZBERGER, C.; MELLO, M. P.; IMMITZER, M.; TRABAQUINI, K.; LUIZ, A. J. B.; FOSCHIERA, W. Cloud cover assessment for operational crop monitoring systems in tropical areas. Remote Sensing, v. 8, n. 3, p. 1-14, 2016.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
| |
| 57. | | PICOLI, M. C. A.; CAMARA, G.; SANCHES, I.; SIMÕES, R.; CARVALHO, A.; MACIEL, A.; COUTINHO, A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTUNES, J. F. G.; BEGOTTI, R. A.; ARVOR, D.; ALMEIDA, C. Big earth observation time series analysis for monitoring Brazilian agriculture. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 145, part B, p. 328-339, Nov. 2018. Na publicação: Alexandre Coutinho, Julio Esquerdo, João Antunes.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
| 58. | | MONTIBELLER, M.; SILVEIRA, H. L. F. da; SANCHES, I. D. A.; KÖRTING, T. S.; FONSECA, L. M. G.; ARAGÃO, L. E. O. e C. de; PICOLI, M. C. A.; DUFT, D. G. Identification of gaps in sugarcane plantations using UAV images. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 18., 2017, Santos. Anais... São José dos Campos: Inpe, 2017. p. 1169-1176.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
| |
| 59. | | SOUZA, L. G. M. de; LAZARINI, E.; HUNGRIA, M.; BOSSOLANI, J. W.; PARENTE, T. de L.; CAIONI, S.; SAITO, E. H.; ZANINETTI, B. F.; REZENDE FILHO, A. A.; SANCHES, I. R. Influencia de reinoculações complementares em cobertura na nodulação de Bradyrhizobium spp. na cultura da soja. In: REUNIÃO LATINOAMERICANA DE RIZOBIOLOGIA - RELAR, 27., 2016, Londrina. Fortalecendo as parcerias Sul-Sul: anais. Curitiba: SBCS-NEPAR, 2016. p. 256. Editores: Mariangela Hungria, Douglas Fabiano Gomes, Arnaldo Colozzi Filho.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
| |
| 60. | | CHEN, Y.; LU, D.; MORAN, E.; BATISTELLA, M.; DUTRA, L. V.; DEL'ARCO SANCHES, I.; SILVA, R. F. B. da; HUANG, J.; LUIZ, A. J. B.; OLIVEIRA, M. A. F. de. Mapping croplands, cropping patterns, and crop types using MODIS time-series data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 69, p. 133-147, July 2018.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
| Registros recuperados : 66 | |
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
