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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
29/11/1995 |
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Data da última atualização: |
29/11/1995 |
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Autoria: |
SCOLFORO, J. R. S. |
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Título: |
Analise do comportamento, frequencias por classes de diametro e altura e relacao hipsometrica diametro - altura, em povoamentos jovens de (Eucalyptus grandis) para o municipio de Lassance - MG. |
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Ano de publicação: |
1977 |
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Fonte/Imprenta: |
Vicosa: UFV, 1977. |
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Páginas: |
29p. |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Cerrado; Eucalipto. |
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Thesaurus Nal: |
Eucalyptus. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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650 $aCerrado
650 $aEucalipto
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Roraima. Para informações adicionais entre em contato com cpafrr.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Roraima. |
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Data corrente: |
14/09/2021 |
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Data da última atualização: |
14/09/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
PRUDENTE, V. H. R.; SANCHES, I. D.; ADAMI, M.; SKAKUN, S.; OLDONI, L. V.; XAUD, H. A. M.; XAUD, M. R.; ZHANG, Y. |
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Afiliação: |
HARON ABRAHIM MAGALHAES XAUD, CPAF-RR; MARISTELA RAMALHO XAUD, CPAF-RR. |
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Título: |
SAR data for land use land cover classification in a tropical region with frequent cloud cover. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
IGARSS - INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, 2020. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
This study aims at mapping Land Use and Land Cover (LULC) in the region of Roraima, Brazil, using time-series of Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) data. All available Sentinel-1 images covering the study area were used and classified using two machine learning algorithms, namely random forest and multilayer perceptron. LULC heterogeneity with the SAR process complexity makes the process challenging in distinguishing certain classes. Results show that SAR data could be used for LULC mapping, as rainforest, savannas, water, and sandbank/outcrop classes. But cannot provide accurate separation for all classes, mainly for those with similar geometrical structures, such as regeneration areas, perennial crops, and buritizais. |
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Palavras-Chave: |
Machine learning; Sentinel. |
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Thesagro: |
Radar. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 01409nam a2200229 a 4500
001 2134397
005 2021-09-14
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260 $aIGARSS - INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM$c2020
520 $aThis study aims at mapping Land Use and Land Cover (LULC) in the region of Roraima, Brazil, using time-series of Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) data. All available Sentinel-1 images covering the study area were used and classified using two machine learning algorithms, namely random forest and multilayer perceptron. LULC heterogeneity with the SAR process complexity makes the process challenging in distinguishing certain classes. Results show that SAR data could be used for LULC mapping, as rainforest, savannas, water, and sandbank/outcrop classes. But cannot provide accurate separation for all classes, mainly for those with similar geometrical structures, such as regeneration areas, perennial crops, and buritizais.
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700 1 $aXAUD, M. R.
700 1 $aZHANG, Y.
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Registro original: |
Embrapa Roraima (CPAF-RR) |
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