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		<isbn>978-85-17-00097-3</isbn>
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		<title>Identificação de áreas agrícolas de ciclo anual no Estado do Paraná a partir de métricas temporais de EV12 e NDVI utilizando o Google Earth Engine</title>
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		<year>2019</year>
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		<author>Vieira, Denis Corte,</author>
		<author>Prudente, Victor Hugo Rodhen,</author>
		<author>Silva, Nildson Rodrigues de França e,</author>
		<author>Oliveira, Willian Vieira de,</author>
		<author>Oldoni, Lucas Volochen,</author>
		<author>Adami, Marcos,</author>
		<author>Körting, Thales Sehn,</author>
		<author>Becker, Willyan Ronaldo,</author>
		<author>Sanches, Ieda Del'Arco,</author>
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		<affiliation>Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE)</affiliation>
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		<editor>Gherardi, Douglas Francisco Marcolino,</editor>
		<editor>Sanches, Ieda DelArco,</editor>
		<editor>Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de,</editor>
		<conferencename>Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19 (SBSR)</conferencename>
		<conferencelocation>Santos</conferencelocation>
		<date>14-17 abril 2019</date>
		<publisher>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</publisher>
		<publisheraddress>São José dos Campos</publisheraddress>
		<pages>1564-1567</pages>
		<booktitle>Anais</booktitle>
		<tertiarytype>full paper</tertiarytype>
		<organization>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</organization>
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		<keywords>áreas agrícolas, métricas temporais, EVI2, NDVI, Google Earth Engine, croplands, temporal metrics, EVI2, NDVI, Google Earth Engine.</keywords>
		<abstract>Informações relacionadas à distribuição espacial de áreas agrícolas são uma contribuição fundamental e útil para vários modelos e estudos relacionados aos fatores naturais, sociais e econômicos. Observações de satélites podem subsidiar a geração de informações oportunas, pois são espacialmente contíguas, podendo ser utilizadas para mapear áreas agrícolas, informação importante para estimar produção, e realizar o planejamento econômico e logístico na cadeia agrícola. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é identificar áreas com cultivos agrícolas de ciclo anual no estado do Paraná a partir de dados ópticos, na plataforma Google Earth Engine, para o ano de 2014, utilizando métricas temporais de EVI2 e NDVI. As métricas tiveram bom desempenho na identificação de áreas agrícolas, com valores de exatidão global (EG) entre 88,89 a 97,61%. A abordagem por meio da métrica desvio-padrão temporal de NDVI com limiarização pelos limites naturais (LN) teve o melhor resultado, com EG de 97,61%. ABSTRACT: Information related to spatial distribution of croplands represents a fundamental and useful contribution to several models and studies related to natural, social and economic factors. Satellite observations can subsidize the generation of timely information, because they are spatially contiguous, and they can be used in order to map croplands, which generates important information for production estimate and favors economic and logistical planning in the agricultural chain. The objective of this paper is to identify annual croplands in the state of Paraná from optical data, on the platform Google Earth Engine, for the year 2014, using temporal metrics of EVI2 and NDVI. The metrics had a good performance in the identification of croplands, with overall accuracy (EG) values with range from 88.89 to 97.61%. The approach considering the metric of temporal standard deviation of NDVI, with LN thresholding, presented the best result, with EG of 97.61%.</abstract>
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		<type>Análise de séries temporais de imagens de satélite</type>
		<language>pt</language>
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