@InProceedings{OldoniSanPruVieGam:2019:CaDiSo,
               author = "Oldoni, Lucas Volochen and Sanches, Ieda Del'Arco and Prudente, 
                         Victor Hugo Rohden and Vieira, Denis Corte and Gama, F{\'a}bio 
                         Furlan",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 
                         (INPE)}",
                title = "Caracteriza{\c{c}}{\~a}o da din{\^a}mica da soja, milho e 
                         algod{\~a}o com base em dados SAR polarim{\'e}tricos do 
                         Sentinel-1A",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2019",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Sanches, Ieda DelArco 
                         and Arag{\~a}o, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de",
                pages = "692--695",
         organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19. (SBSR)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "VV, VH, Entropia, VV, VH, Entropy.",
             abstract = "O sensoriamento remoto {\'e} uma importante ferramenta para 
                         monitoramento agr{\'{\i}}cola, pois possibilita repetitividade 
                         de recobrimento e uma vis{\~a}o sin{\'o}ptica, o que {\'e} 
                         importante em pa{\'{\i}}ses de dimens{\~o}es continentais como 
                         o Brasil. A utiliza{\c{c}}{\~a}o de dados de Synthetic Aperture 
                         Radar (SAR) possui vantagem por ser menos afetado por nuvens. Com 
                         o lan{\c{c}}amento do Sentinel-1 tornou-se poss{\'{\i}}vel o 
                         monitoramento sistem{\'a}tico de {\'a}reas agr{\'{\i}}colas 
                         com dados SAR. Mas ainda existe a necessidade de entender melhor a 
                         resposta de alvos agr{\'{\i}}colas frente a este tipo de dado. 
                         Assim, o objetivo do trabalho {\'e} analisar a din{\^a}mica da 
                         soja, milho e algod{\~a}o em imagens polarim{\'e}tricas do 
                         Sentinel-1A. Para a soja e algod{\~a}o, os coeficientes de 
                         retroespalhamento nas polariza{\c{c}}{\~o}es VV e VH 
                         apresentaram comportamento semelhante aos dados de EVI. O atributo 
                         de Entropia aumentou at{\'e} a colheita, e pode ser utilizado 
                         para estimativa desta. Assim, dados SAR polarim{\'e}tricos do 
                         Sentinel-1A se mostraram promissores para monitoramento 
                         agr{\'{\i}}cola. ABSTRACT: Remote sensing is an important tool 
                         for agricultural monitoring, since it provides repetitive imaging 
                         and a synoptic view, which is important in countries with 
                         continental dimensions such as Brazil. The use of Synthetic 
                         Aperture Radar (SAR) data has the advantage of being less affected 
                         by the clouds. With the launch of Sentinel-1 it is possible to 
                         systematically monitor agricultural areas with SAR data. But there 
                         is still a need to better understand the response of agricultural 
                         targets in this type of data. Thus, the objective of this work is 
                         to analyze the dynamics of soybean, corn and cotton in 
                         polarimetric images of the Sentinel-1A. For soybean and cotton, 
                         the backscatter coefficients in the VV and VH polarizations 
                         presented similar behavior to the EVI data. The Entropy attribute 
                         increased until harvest and can be used to estimate it. Thus, 
                         Sentinel-1A's polarimetric SAR data are promising for agricultural 
                         monitoring.",
  conference-location = "Santos",
      conference-year = "14-17 abril 2019",
                 isbn = "978-85-17-00097-3",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGP6W34M/3U9SJ28",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3U9SJ28",
           targetfile = "97836.pdf",
                 type = "Produ{\c{c}}{\~a}o e previs{\~a}o agr{\'{\i}}cola",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}