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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
16/05/2024 |
Data da última atualização: |
20/05/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
WERNER, J. P. S.; BELGIU, M.; BUENO, I. T.; REIS, A. A. dos; TORO, A. P. S. G. D.; ANTUNES, J. F. G.; STEIN, A.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G.; COUTINHO, A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; FIGUEIREDO, G. K. D. A. |
Afiliação: |
JOÃO P. S. WERNER, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; MARIANA BELGIU, UNIVERSITY OF TWENTE; INACIO T. BUENO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; ALINY A. DOS REIS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; ANA P. S. G. D. TORO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; ALFRED STEIN, UNIVERSITY OF TWENTE; RUBENS A. C. LAMPARELLI, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; PAULO S. G. MAGALHÃES, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; GLEYCE K. D. A. FIGUEIREDO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS. |
Título: |
Mapping integrated crop–livestock systems using fused Sentinel-2 and PlanetScope time series and deep learning. |
Ano de publicação: |
2024 |
Fonte/Imprenta: |
Remote Sensing, v. 16, n. 8, p. 1421, Apr. 2024. |
ISSN: |
2072-4292 |
DOI: |
10.3390/rs16081421 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
The main objective of this research was to develop a method for mapping ICLS using deep learning algorithms applied on Satellite Image Time Series (SITS) data cubes, which consist of Sentinel-2 (S2) and PlanetScope (PS) satellite images, as well as data fused (DF) from both sensors. This study focused on two Brazilian states with varying landscapes and field sizes. |
Palavras-Chave: |
Agricultura regenerativa; Aprendizado profundo; Data fusion; Deep learning; Fusão de dados; ICLS; Multi-sensor; Regenerative agriculture; Sistemas integrados lavoura-pecuária; TempCNN; Temporal encoder. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1164300/1/AP-Mapping-integrated-2024.pdf
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Marc: |
LEADER 01583naa a2200409 a 4500 001 2164300 005 2024-05-20 008 2024 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a2072-4292 024 7 $a10.3390/rs16081421$2DOI 100 1 $aWERNER, J. P. S. 245 $aMapping integrated crop–livestock systems using fused Sentinel-2 and PlanetScope time series and deep learning.$h[electronic resource] 260 $c2024 520 $aThe main objective of this research was to develop a method for mapping ICLS using deep learning algorithms applied on Satellite Image Time Series (SITS) data cubes, which consist of Sentinel-2 (S2) and PlanetScope (PS) satellite images, as well as data fused (DF) from both sensors. This study focused on two Brazilian states with varying landscapes and field sizes. 653 $aAgricultura regenerativa 653 $aAprendizado profundo 653 $aData fusion 653 $aDeep learning 653 $aFusão de dados 653 $aICLS 653 $aMulti-sensor 653 $aRegenerative agriculture 653 $aSistemas integrados lavoura-pecuária 653 $aTempCNN 653 $aTemporal encoder 700 1 $aBELGIU, M. 700 1 $aBUENO, I. T. 700 1 $aREIS, A. A. dos 700 1 $aTORO, A. P. S. G. D. 700 1 $aANTUNES, J. F. G. 700 1 $aSTEIN, A. 700 1 $aLAMPARELLI, R. A. C. 700 1 $aMAGALHÃES, P. S. G. 700 1 $aCOUTINHO, A. C. 700 1 $aESQUERDO, J. C. D. M. 700 1 $aFIGUEIREDO, G. K. D. A. 773 $tRemote Sensing$gv. 16, n. 8, p. 1421, Apr. 2024.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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61. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | SILVA, K. F. A. S.; MICHEREFF FILHO, M.; FONSECA, M. E. N.; SILVA FILHO, J. G.; TEIXEIRA, A. C. A.; MOITA, A. W.; TORRES, J. B.; FERNANDEZ-MUNOZ, R.; BOITEUX, L. S. Resistance to Bemisia tabaci biotype B of Solanum pimpenellifolium is associated with higher densities of type IV glandular trichomes and acylsugar accumulation. Entomologia Experimentalis et Applicata, v. 151, p. 2018-230, 2014.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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