Data/hora: 12/06/2024 20:23:04

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Tipo da produção científica: | Artigo em Anais de Congresso
Data corrente: | 04/04/2023
Data da última atualização: | 04/04/2023
Autoria: | CALABONI, A.; BERTOLO, L. S.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTUNES, J. F. G.; COUTINHO, A. C.
Afiliação: | ADRIANE CALABONI, DEUTSCHE GESELLSCHAFT FÜR INTERNATIONALE ZUSAMMENARBEIT; LÍDIA SANCHES BERTOLO, DEUTSCHE GESELLSCHAFT FÜR INTERNATIONALE ZUSAMMENARBEIT; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA.
Título: | Classificação digital para identificação e mapeamento de vegetação secundária e pastagens no Cerrado.
Ano de publicação: | 2023
Fonte/Imprenta: | In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 936-939.
ISBN: | 978-65-89159-04-9
Idioma: | Português
Notas: | Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão.
Conteúdo: | Com o objetivo de promover avanços metodológicos para a automatização dos mapeamentos, foram executados processamentos de dados satelitários, por meio do pacote sits (Satellite Image Time Series Analysis for Earth Observation Data Cubes), para construir um modelo acurado.
Palavras-Chave: | Aprendizado de máquina; BDC; Brazil Data Cube; Machine learning; Método Self-organizing Maps; Random Forest; Satellite Image Time Series Analysis for Earth Observation Data Cubes; Sits; SOM.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1152983/1/PC-Classificacao-Digital-SBSR-2023.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (21648-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS