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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.

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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.

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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Cerrados.
Data corrente:  18/08/2023
Data da última atualização:  18/08/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 2
Autoria:  MACARRINGUE, L. S.; BOLFE, E. L.; DUVERGER, S. G.; SANO, E. E.; CALDAS, M. M.; FERREIRA, M. C.; ZULLO JUNIOR, J.; MATIAS, L. F.
Afiliação:  LUCRÊNCIO SILVESTRE MACARRINGUE, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; EDSON LUIS BOLFE, CNPTIA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; SOLTAN GALANO DUVERGER, UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA; EDSON EYJI SANO, CPAC; MARCELLUS MARQUES CALDAS, KANSAS STATE UNIVERSITY; MARCOS CÉSAR FERREIRA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; JURANDIR ZULLO JUNIOR, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; LINDON FONSECA MATIAS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS.
Título:  Land use and land cover classification in the northern region of Mozambique based on Landsat time series and machine learning.
Ano de publicação:  2023
Fonte/Imprenta:  ISPRS International Journal of Geo-Information, v. 12, n. 8, 342, Aug. 2023.
ISSN:  2220-9964
DOI:  https://doi.org/10.3390/ijgi12080342
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Accurate land use and land cover (LULC) mapping is essential for scientific and decision-making purposes. The objective of this paper was to map LULC classes in the northern region of Mozambique between 2011 and 2020 based on Landsat time series processed by the Random Forest classifier in the Google Earth Engine platform. The feature selection method was used to reduce redundant data. The final maps comprised five LULC classes (non-vegetated areas, built-up areas, croplands, open evergreen and deciduous forests, and dense vegetation) with an overall accuracy ranging from 80.5% to 88.7%. LULC change detection between 2011 and 2020 revealed that non-vegetated areas had increased by 0.7%, built-up by 2.0%, and dense vegetation by 1.3%. On the other hand, open evergreen and deciduous forests had decreased by 4.1% and croplands by 0.01%. The approach used in this paper improves the current systematic mapping approach in Mozambique by minimizing the methodological gaps and reducing the temporal amplitude, thus supporting regional territorial development policies.
Palavras-Chave:  Aprendizado de máquina; Cobertura da terra; Feature selection; Floresta aleatória; Google Earth Engine; Machine learning; Miombo; Random forest; Séries temporais.
Thesagro:  Desmatamento; Uso da Terra.
Thesaurus NAL:  Deforestation; Land cover; Land use.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1155979/1/AP-LandUse-2023.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
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