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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Ocidental. |
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Data corrente: |
03/12/2020 |
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Data da última atualização: |
03/12/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
VINHOTE, E. G.; FREITAS, F. C. de; AZEVEDO, C. P. de; SOUZA, C. R. de. |
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Afiliação: |
Eirie Gentil Vinhote, Instituto de Desenvolvimento Agropecuário e Florestal Sustentável do Estado do Amazonas; Filipe Campos de Freitas, Doutorando do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal, Universidade Federal de Lavras; Celso Paulo de Azevedo, CPAA; CINTIA RODRIGUES DE SOUZA, CPAA. |
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Título: |
Diversity and similarity of species of natural regeneration after logging in commercially managed forest in Central Amazon. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Ciência Florestal, v. 30, n. 4, p. 1116-1129, out./dez. 2020. |
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DOI: |
https://doi.org/10.5902/1980509841881 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Título em português: Diversidade e similaridade de espécies da regeneração natural pós-exploração em floresta sob manejo comercial na Amazônia Central. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste estudo foi avaliar os impactos de médio prazo do manejo florestal na regeneração natural em floresta na Amazônia Central. |
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Palavras-Chave: |
Composição de espécies; Dinâmica de regenerantes; Manejo florestal. |
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Thesaurus Nal: |
Forest management. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/218644/1/41881-268107-1-PB.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA) |
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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 Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
14/12/2021 |
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Data da última atualização: |
14/12/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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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. |
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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. |
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Título: |
Deep neural networks for mapping integrated crop-livestock systems using PlanetScope time series. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, 2021, Brussels. Proceedings [...]. [S. l.]: IEEE, 2021. |
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Páginas: |
p. 4224-4227. |
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ISBN: |
978-1-6654-0369-6 |
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DOI: |
10.1109/IGARSS47720.2021.9554500 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
IGARSS 2021. Paper WE2.MM-8.3. |
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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. |
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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. |
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Thesaurus NAL: |
Neural networks; Time series analysis. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 02288nam a2200433 a 4500
001 2137800
005 2021-12-14
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700 1 $aMAGALHÃES, P. S. G.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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