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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoMACARRINGUE, L. S. Uso e cobertura da terra na região norte de Moçambique entre 2011 e 2020: uma abordagem baseada em aprendizado de máquina e computação em nuvem. 2022. 157 p. Tese (Doutorado em Geografia) - Instituto de Geociências, Universidade Estadual de Campinas, Campinas. Orientador: Edson Luis Bolfe.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

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2.Imagem marcado/desmarcadoMACARRINGUE, L. S.; BOLFE, E. L.; FUMO, O. A. Abordagens metodológicas no campo da dinâmica de uso e cobertura de terra: um olhar para a realidade moçambicana. Geografia, v. 45, n. 1, p. 65-89, jan./jun. 2020.

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3.Imagem marcado/desmarcadoMACARRINGUE, L. S.; BOLFE, E. L.; PEREIRA, P. R. M. Developments in land use and land cover classification techniques in remote sensing: a review. Journal of Geographic Information System, v. 14, n. 1, p. 1-28, Feb. 2022.

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4.Imagem marcado/desmarcadoPEREIRA, P. R. M.; OLIVEIRA, M. M. N. de; BOLFE, E. L.; MACARRINGUE, L. S. Comparação da classificação do uso e cobertura da terra em imagens Landsat-8 e Sentinel-2 no cerrado maranhense. Geo UERJ, n. 42, e66306, jan./jun. 2023.

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5.Imagem marcado/desmarcadoMACARRINGUE, L. S.; BOLFE, E. L.; MATULE, E. D.; MAZIVA, L. da C. Mapeamento de áreas favoráveis aos reassentamentos da população vítima de cheias ao sul da bacia do Limpopo - Moçambique. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. 4 p. Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del’Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. SBSR 2019.

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6.Imagem marcado/desmarcadoMACARRINGUE, L. S.; BOLFE, E. L.; DUVERGER, S. G.; SANO, E. E.; CALDAS, M. M.; FERREIRA, M. C.; ZULLO JUNIOR, J.; MATIAS, L. F. Land use and land cover classification in the northern region of Mozambique based on Landsat time series and machine learning. ISPRS International Journal of Geo-Information, v. 12, n. 8, 342, Aug. 2023.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Cerrados.

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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  17/02/2022
Data da última atualização:  17/02/2022
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  B - 2
Autoria:  MACARRINGUE, L. S.; BOLFE, E. L.; PEREIRA, P. R. M.
Afiliação:  LUCRÊNCIO SILVESTRE MACARRINGUE, UNICAMP, Instituto Politécnico de Ciências da Terra e Ambiente, Matola, Mozambique; EDSON LUIS BOLFE, CNPTIA, Unicamp; PAULO ROBERTO MENDES PEREIRA, UNICAMP.
Título:  Developments in land use and land cover classification techniques in remote sensing: a review.
Ano de publicação:  2022
Fonte/Imprenta:  Journal of Geographic Information System, v. 14, n. 1, p. 1-28, Feb. 2022.
DOI:  https://doi.org/10.4236/jgis.2022.141001
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Abstract. Studies on land use and land cover changes (LULCC) have been a great concern due to their contribution to the policies formulation and strategic plans in different areas and at different scales. The LULCC when intense and on a global scale can be catastrophic if not detected and monitored affecting the key aspects of the ecosystem´s functions. For decades, technological developments and tools of geographic information systems (GIS), remote sensing (RS) and machine learning (ML) since data acquisition, processing and results in diffusion have been investigated to access landscape conditions and hence, different land use and land cover classification systems have been performed at different levels. Providing coherent guidelines, based on literature review, to examine, evaluate and spread such conditions could be a rich contribution. Therefore, hundreds of relevant studies available in different databases (Science Direct, Scopus, Google Scholar) demonstrating advances achieved in local, regional and global land cover classification products at different spatial, spectral and temporal resolutions over the past decades were selected and investigated. This article aims to show the main tools, data, approaches applied for analysis, assessment, mapping and monitoring of LULCC and to investigate some associated challenges and limitations that may influence the performance of future works, through a progressive perspective. Based on this study, despite the advances archived ... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Aprendizado de máquina; Big data; Big Spatial Data; Cloud Computing; Cobertura da terra; Computação em nuvem; Dados espaciais; Machine Learning.
Thesagro:  Sensoriamento Remoto; Uso da Terra.
Thesaurus NAL:  Land cover; Land use; Remote sensing.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/231516/1/AP-Developments-Land-Use-2022.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
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