XX SBSR
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Nome do Campo
Valor do Campo
Tipo de Referência
Artigo em Evento (Conference Proceedings)
Título do Trabalho
(*)
(?)
Tipo Secundário
Evento Nacional
Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trabalho Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional - Trabalho Externo
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v
1° Autor
(*)
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Grupo (1° Autor)
CGCE
DIPST
DISEP
DICEP
DIAST
DIEEC
DIHPA
DIMEC
DISEP
DIEEC
SEGPR
YYY
CGCT
DIOTG
DIIAV
DIMNT
DIPTC
DISSM
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CGIP
CORCR
COPDT
COMIT
COIDS
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DIPE1
DIPE2
DIPE3
DIPE4
SEPEC
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COEAM
COENE
COESU
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COPOA
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SEREL
SECOM
YYY
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CAP
CMC
CMS
CSE
CST
GES
GESAST
GESATM
MET
PCP
SER
Afiliação (1° Autor)
e-Mail (1° Autor)
2° Autor
(*)
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Grupo (2° Autor)
CGCE
DIPST
DISEP
DICEP
DIAST
DIEEC
DIHPA
DIMEC
DISEP
DIEEC
SEGPR
YYY
CGCT
DIOTG
DIIAV
DIMNT
DIPTC
DISSM
YYY
CGIP
CORCR
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COMIT
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COGPI
DIPE1
DIPE2
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DIPE4
SEPEC
SEGQP
YYY
CGGO
COADM
COEAM
COENE
COESU
COTIC
COPOA
COGRH
YYY
COGAB
SEREL
SECOM
YYY
AST
CAP
CMC
CMS
CSE
CST
GES
GESAST
GESATM
MET
PCP
SER
Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
Páginas
(*)
Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
(?)
Devido as grandes extensões do território brasileiro e da importância da cana-de-açúcar, é necessário o monitoramento da cultura. O objetivo do trabalho foi utilizar séries temporais de Sentinel-2 e algoritmos de aprendizado de máquina para identificar diferentes estágios da cana-deaçúcar: cana planta; cana soca e cana reforma. Para isso, foi utilizado o pacote Satellite Image Time Series do software R e o algoritmo Random Forest. Foram selecionadas as bandas do vermelho (R), verde (G), azul (B) e a borda do vermelho (Rededge). A calibração do algoritmo de classificação foi feita a partir de amostras de referência de mapas de uso e cobertura da terra. Criou-se três modelos distintos, o primeiro com as bandas RGB, o segundo com RGB+Rededge e, o terceiro apenas Rededge. A acurácia da classificação RGB foi 86.5%, RGB+Rededge 88.9 e Redege 88.3%. A combinação das bandas RGB com o Rededge trouxe ganhos na identificação da cana soca e reforma. ABSTRACT: Due to the large extensions of the Brazilian territory and the importance of sugarcane, it is necessary to monitor the sugarcane crop. The objective of this work was to use Sentinel-2 time series and machine learning algorithms to identify different stages of sugarcane: plant cane; ratoon cane and sugarcane reform. The Satellite Image Time Series package of the R software and Random Forest algorithm was used for this. The red (R), green (G), blue (B), and rededge bands were selected. The calibration of the classification algorithm was done from reference samples of land use and land cover maps. Three distinct models were created, the first with the RGB bands, the second with RGB+Rededge, and the third with Rededge only. The accuracy of the RGB classification was 86.5%, RGB+Rededge 88.9, and Rededge 88.3%. The combination of the RGB bands with Rededge brought gains in the identification of ratoon and ratoon reform.
Tema
(*)
Análise de séries temporais de imagens de satélite
Aquacultura
Áreas úmidas
Cartografia e fotogrametria
Classificação e mineração de dados
Degradação de florestas
Educação
Floresta e outros tipos de vegetação
Geologia
Geomorfologia
Geoprocessamento e aplicações
Hidrologia
LIDAR: sensores e aplicações
Meteorologia e climatologia
Modelagem espacial
Monitoramento e modelagem ambiental
Mudança de uso e cobertura da Terra
Mudanças climáticas
Oceanografia
Poluição
Processamento de imagens
Produção e previsão agrícola
Saúde
Sensoriamento remoto de águas interiores
Sensoriamento remoto de microondas
Sensoriamento remoto hiperespectral
Sistemas de coleta de dados e telemetria
Sistemas marinhos costeiros
Sistemas sensores: projeto, calibração e avaliação
Sistemas, gerenciamento e política de dados
Solos e umidade do solo
Urbanização
Uso e qualidade da água
VANTs, videografia e alta resolução
Serviços e Tecnologias Espaciais
Inteligência Artificial para Observação da Terra
Biodiversidade e Conservação
Mapeamento Colaborativo
Queimadas e Incêndios Florestais
Sustentabilidade e Meio Ambiente
Idioma
(*)
Português
Espanhol
Inglês
FileName
(?)
e-Mail (login)
simone
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