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| Registros recuperados : 68 | |
| 41. |  | DUFT, D. G.; SANCHES, G. M.; LUCIANO, A. C. S.; MONTIBELLER, B.; SILVEIRA, H. L. F. da; SANCHES, I. D. A.; KÖLLN, O. T. Identificação de fechamento de dossel de cana-de-açúcar através de imagens de VANT. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 18., 2017, Santos. Anais... São José dos Campos: Inpe, 2017. p. 5998-6005.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 42. | | NASCIMENTO, A. S. do; SILVA, S. X. de B.; SANCHES, N. F.; SANCHES, I. B. N.; ANDRADE, E. C. de; BARBOSA, F. F. L. Procedimentos para o monitoramento populacional de Diaphorina Citri , vetor do Huanglongbing (HLB) dos citros. In: CONFERÊNCIA, 3., 2012, Salvador. Defesa agropecuária responsabilidade compartilhada: Livro de resumos. Salvador: Sociedade Brasileira de Defesa Agropecuária e a Sociedade de Medicina Veterinária da Bahia; SEAGRI; ADAB, 2012. Documento eletrônico.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 43. | | SANO, E. E.; BOLFE, E. L.; PARREIRAS, T. C.; BETTIOL, G. M.; VICENTE, L. E.; DEL'ARCO SANCHES, I.; VICTORIA, D. de C. Estimating double cropping plantations in the Brazilian Cerrado through PlanetScope monthly mosaics. Land, v. 12, n. 3, 581, 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Cerrados; Embrapa Meio Ambiente. |
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| 45. | | NASCIMENTO, A. S. do; SILVA, S. X. de B.; MELO, R. L. de; SANCHES, I. B. N.; BARBOSA, F. F. L. Aspectos Bioecológicos de Diaphorina citri (Hemiptera: Liviidae) nos hospedeiros Citrus sinensis e Murta Murraya panicullata, no Recôncavo Baiano. In: SEMINÁRIO SOBRE INTENSIFICAÇÃO ECOLÓGICA DA FRUTICULTURA, 3; REUNIÃO COMITÊ GESTOR DO PROJETO SISTEMA ECOLOGICAMENTE INTENSIVO DE PRODUÇÃO DE FRUTAS. 3., 2014,Brasília, DF; Aracaju, SE. Seifrut: [anais..]. Aracaju, SE: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2014. p.125. Editores Técnicos: Carlos Roberto Martins, Embrapa Clima Temperado; Francisco Alisson Xavier, Embrapa Mandioca; Antônio Souza do Nascimento, Embrapa Mandioca e Fruticultura.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 46. | | BOLFE, E. L.; PARREIRAS, T. C.; SANO, E. E.; DEL'ARCO SANCHES, I.; VICTORIA, D. de C.; AMARAL, T. B.; MONTAGNER, D. B.; FONTANA, A. Dados multisensor na caracterização do perfil espectral de sistemas de integração lavoura-pecuária em área de Cerrado. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 1580-1583. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados; Embrapa Gado de Corte. |
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| 47. | | BOLFE, E. L.; PARREIRAS, T. C.; SANO, E. E.; DEL'ARCO SANCHES, I.; VICTORIA, D. de C.; AMARAL, T. B.; MONTAGNER, D. B.; FONTANA, A. Dados multisensor na caracterização do perfil espectral de sistemas de integração lavoura-pecuária em área de Cerrado. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 1580-1583. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Solos. |
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| 48. | | GÜRTLER, S.; SOUZA FILHO, C. R.; SANCHES, I. D.; MAGALHÃES, L. A.; ALVES, M. N.; OLIVEIRA, W. J.; QUITÉRIO, G. C. M. Leaf Spectra Changes of Plants Grown in Soils Pre- and Post-Contaminated with Petroleum Hydrocarbons. Remote Sensing, v. 14, n. 3475, 25 p. 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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| 49. | | SANCHES, I. D.; FEITOSA, R. Q.; ACHANCCARAY, P.; MONTIBELLER, B.; LUIZ, A. J. B.; SOARES, M. D.; PRUDENTE, V. H. R.; VIEIRA, D. C.; MAURANO, L. E. P. Lem benchmark database for tropical agricultural remote sensing application. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 42, n. 1, p. 387-392, 2018. Edition of the proceedings ISPRS TC I Mid-term Symposium ?Innovative Sensing ? From Sensors to Methods and Applications?, 10-12 October 2018, held a Karlsruhe, Germany. 387-392.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 50. | | PARREIRAS, T. C.; BOLFE, E. L.; CHAVES, M. E. D.; DEL'ARCO SANCHES, I.; SANO, E. E.; VICTORIA, D. de C.; BETTIOL, G. M.; VICENTE, L. E. Hierarchical classification of soybean in the Brazilian Savanna based on Harmonized Landsat Sentinel data. Remote Sensing, v. 14, n. 15, 3736, Aug. 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Cerrados; Embrapa Meio Ambiente. |
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| 51. | | PRUDENTE, V. H. R.; SKAKUN, S.; OLDONI, L. V.; XAUD, H. A. M.; XAUD, M. R.; ADAMI, M.; SANCHES, I. D. A. Multisensor approach to land use and land cover mapping in Brazilian Amazon. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 189, p. 95-109, 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Roraima. |
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| 52. | | SANCHES, I. D.; LUIZ, A. J. B.; MONTIBELLER, B.; SCHULTZ, B.; TRABAQUINI, K.; EBERHARDT, D. S.; FORMAGGIO, A. R.; MAURANO, L. E. P. Understanding the dynamic of tropical agriculture for remote sensing applications: a case study of Southeastern Brazil. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 42, n. 3, p. 149-156, 2019. Edition of Proceedings of ISPRS-GEOGLAM-ISRS Joint Int. Workshop on Earth Observations for Agricultural Monitoring, 18-20 February 2019, New Delhi, India.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 53. | | SANO, E. E.; BOLFE, E. L.; PARREIRAS, T. C.; DEL'ARCO SANCHES, I.; BETTIOL, G. M.; VICTORIA, D. de C.; VICENTE, L. E. Uso de dados multi-sensores para o monitoramento agrícola no Cerrado: resultados preliminares. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 412-415. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. Na publicação: Daniel Castro Victoria.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 54. | | SANO, E. E.; BOLFE, E. L.; PARREIRAS, T. C.; DEL'ARCO SANCHES, I.; BETTIOL, G. M.; VICTORIA, D. de C.; VICENTE, L. E. Uso de dados multi-sensores para o monitoramento agrícola no cerrado: resultados preliminares. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 412-415. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. Na publicação: Daniel Castro Victoria.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados; Embrapa Meio Ambiente. |
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| 55. | | BENDINI, H. do N.; SANCHES, I. D.; KÖRTING, T. S.; FONSECA, L. M. G.; LUIZ, A. J. B.; FORMAGGIO, A. R. Using Landsat 8 image time series for crop mapping in a region of Cerrado, Brazil. International Archives of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 41, B8, p. 845-850, 2016. Edição dos proceedings do XXIII ISPRS Congress, 12?19 July 2016, Prague.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 57. | | BOLFE, E. L.; JORGE, L. A. de C.; SANCHES, I.; COSTA, C. C. da; LUCHIARI JUNIOR, A.; VICTORIA, D. de C.; INAMASU, R. Y.; GREGO, C. R.; FERREIRA, V.; RAMIREZ, A. Agricultura digital: aplicações e desafios no Brasil. Agroanalysis, v. 40, n. 09, set. 2020. Na publicação: Édson Bolfe, Lúcio Jorge, Cinthia da Costa, Daniel Victoria, Ricardo Inamasu, Célia Grego.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Instrumentação. |
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| 58. | | PICOLI, M. C. A.; CAMARA, G.; SANCHES, I.; SIMÕES, R.; CARVALHO, A.; MACIEL, A.; COUTINHO, A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTUNES, J. F. G.; BEGOTTI, R. A.; ARVOR, D.; ALMEIDA, C. Big earth observation time series analysis for monitoring Brazilian agriculture. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 145, part B, p. 328-339, Nov. 2018. Na publicação: Alexandre Coutinho, Julio Esquerdo, João Antunes.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 59. | | EBERHARDT, I. D. R.; SCHULTZ, B.; RIZZI, R.; SANCHES, I. D.; FORMAGGIO, A. R.; ATZBERGER, C.; MELLO, M. P.; IMMITZER, M.; TRABAQUINI, K.; LUIZ, A. J. B.; FOSCHIERA, W. Cloud cover assessment for operational crop monitoring systems in tropical areas. Remote Sensing, v. 8, n. 3, p. 1-14, 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 60. | | CHEN, Y.; LU, D.; MORAN, E.; BATISTELLA, M.; DUTRA, L. V.; DEL'ARCO SANCHES, I.; SILVA, R. F. B. da; HUANG, J.; LUIZ, A. J. B.; OLIVEIRA, M. A. F. de. Mapping croplands, cropping patterns, and crop types using MODIS time-series data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 69, p. 133-147, July 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| Registros recuperados : 68 | |
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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: |
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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.
650 $aRadar
653 $aMachine learning
653 $aSentinel
700 1 $aSANCHES, I. D.
700 1 $aADAMI, M.
700 1 $aSKAKUN, S.
700 1 $aOLDONI, L. V.
700 1 $aXAUD, H. A. M.
700 1 $aXAUD, M. R.
700 1 $aZHANG, Y.
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Registro original: |
Embrapa Roraima (CPAF-RR) |
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