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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Mandioca e Fruticultura.
Data corrente:  27/12/2017
Data da última atualização:  26/01/2018
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  SOUZA, M. da C.; Lima, L. K. S.; SANTOS, I. S. dos; SAMPAIO, S. R.; JESUS, O. N. de; GIRARDI, E. A.; ROSA, R. C. C.
Afiliação:  MARIANA DA CRUZ SOUZA, Colégio Dr. Lauro Passos; Lucas Kennedy Silva Lima, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia; IDÁLIA SOUZA DOS SANTOS, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia; SIDNARA RIBEIRO SAMPAIO, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia; ONILDO NUNES DE JESUS, CNPMF; EDUARDO AUGUSTO GIRARDI, CNPMF; RAUL CASTRO CARRIELLO ROSA, CNPAB.
Título:  Efeito do porta-enxerto nos caracteres físicos de frutos de maracujazeiro amarelo
Ano de publicação:  2017
Fonte/Imprenta:  In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 17., 2017 Ciência e Empreendedorismo : resumos. Cruz das Almas, BA: Embrapa Mandioca e Fruticultura, 2017. 137p.
Páginas:  1p.
Idioma:  Português
Notas:  Manejo das principais doenças e insetos-praga
Thesagro:  Maracujá.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/169995/1/MDP-E2-129-17-V03-RT-Aprovado.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Mandioca e Fruticultura (CNPMF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPMF32241 - 1UMTRA - DDOnline
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Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br.

Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  14/12/2021
Data da última atualização:  14/12/2021
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  ALMEIDA, H. S. L.; REIS, A. A. dos; WERNER, J. P. S.; ANTUNES, J. F. G.; ZHONG, L.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G.
Afiliação:  HENRIQUE S. L. ALMEIDA, UNICAMP; ALINY APARECIDA DOS REIS, UNICAMP; JOÃO PAULO SAMPAIO WERNER, UNICAMP; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; LIHENG ZHONG, Ant Group, World Financial Center, Beijing; GLEYCE KELLY DANTAS ARAÚJO FIGUEIREDO, UNICAMP; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; RUBENS AUGUSTO CAMARGO LAMPARELLI, UNICAMP; PAULO S. G. MAGALHÃES, UNICAMP.
Título:  Deep neural networks for mapping integrated crop-livestock systems using PlanetScope time series.
Ano de publicação:  2021
Fonte/Imprenta:  IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, 2021, Brussels. Proceedings [...]. [S. l.]: IEEE, 2021.
Páginas:  p. 4224-4227.
ISBN:  978-1-6654-0369-6
DOI:  10.1109/IGARSS47720.2021.9554500
Idioma:  Inglês
Notas:  IGARSS 2021. Paper WE2.MM-8.3.
Conteúdo:  Abstract: Mapping highly dynamic cropping systems using satellite image time series is still challenging even when robust approaches are used. We assessed the potential of using high spatial and temporal resolution PlanetScope time series and deep neural networks (Convolutional Neural Networks (CNN) in one dimension - Conv1D, Long Short-Term Memory (LSTM), and Multi-Layer Perceptron (MLP)) for mapping integrated crop-livestock systems (ICLS) and different land covers in the western region of São Paulo State, Brazil. We used 10-day and 15-day composite EVI and NDVI time series (both individually and combined) as input data in the neural network classifiers. Conv1D using both EVI and NDVI 10 day-composite time series outperformed the other classifiers evaluated in this study (LSTM and MLP), allowing improved discrimination of land parcels with ICLS in our study area.
Palavras-Chave:  Aprendizado profundo; Convolutional Neural Networks; Deep learning; EVI; Nano-Satellites; Nanossatélites; NDVI; Redes neurais; Redes neurais convolucionais; Redes neurais profundas; Séries temporais; Sistemas de integração lavoura-pecuária.
Thesaurus NAL:  Neural networks; Time series analysis.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA21107 - 1UPCAA - DD
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