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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
04/04/2023 |
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Data da última atualização: |
10/04/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
TAVARES, A. S.; FELIX, F. C.; COUTINHO, A. C.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M. |
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Afiliação: |
ANDRÉ SILVA TAVARES, BOLSISTA CNPQ PROJETO TERRACLASS AMAZÔNIA; FILIPE CASTRO FELIX, BOLSISTA CNPQ PROJETO TERRACLASS AMAZÔNIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA. |
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Título: |
Aprendizado de máquina e uso de séries temporais de imagens Sentinel-2 no monitoramento da cobertura e uso da terra. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 2029-2032. |
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ISBN: |
978-65-89159-04-9 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. |
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Conteúdo: |
Considerando a acelerada dinâmica de expansão da fronteira agropecuária em regiões da Amazônia brasileira, este estudo teve como objetivo identificar alterações no uso da terra na região noroeste do Maranhão e leste do Pará, por meio de séries temporais do Sentinel-2 e o algoritmo Random Forest. |
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Palavras-Chave: |
Amazônia Legal; Aprendizado de máquina; Machine learning; Random Forest; Séries temporais; TerraClass. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto; Uso da Terra. |
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Thesaurus Nal: |
Land use; Remote sensing; Time series analysis. |
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Categoria do assunto: |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1152991/1/PC-Aprendizado-Maquina-SBSR-2023.pdf
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
