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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3QR7UME
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/04.02.12.38   (acesso restrito)
Última Atualização2018:04.02.12.38.01 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/04.02.12.38.01
Última Atualização dos Metadados2024:01.23.13.48.59 (UTC) simone
DOI10.1109/LGRS.2017.2789120
ISSN1545-598X
Chave de CitaçãoSanchesFeDiSoLuScMa:2018:SeImAg
TítuloCampo Verde database: seeking to improve agricultural remote sensing of tropical areas
Ano2018
MêsMar.
Data de Acesso08 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1613 KiB
2. Contextualização
Autor1 Sanches, Ieda Del'Arco
2 Feitosa, Raul Queiroz
3 Diaz, Pedro Marco Achanccaray
4 Soares, Marinalva Dias
5 Luiz, Alfredo José Barreto
6 Schultz, Bruno
7 Maurano, Luis Eduardo Pinheiro
ORCID1
2 0000-0001-8344-5096
Grupo1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2
3
4
5
6
7 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
3 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
4 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
5 Embrapa
6 Geoambiente
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2 raul@ele.puc-rio.br
3 pmad9589@ele.puc-rio.br
4 mdiasoares@gmail.com
5 alfredo.luiz@embrapa.br
6 schultz.florestal@gmail.com
7 luis.maurano@inpe.br
RevistaIEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Volume15
Número3
Páginas369-373
Nota SecundáriaA1_GEOGRAFIA A1_ENGENHARIAS_IV A2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOCIÊNCIAS B1_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO B2_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA B2_BIOTECNOLOGIA B3_ASTRONOMIA_/_FÍSICA C_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2018-04-02 12:38:01 :: simone -> administrator ::
2018-04-02 12:38:02 :: administrator -> simone :: 2018
2018-04-02 12:41:13 :: simone -> administrator :: 2018
2018-04-06 13:23:04 :: administrator -> simone :: 2018
2018-05-03 13:02:56 :: simone -> administrator :: 2018
2019-01-04 16:57:03 :: administrator -> simone :: 2018
2019-01-07 11:16:10 :: simone -> administrator :: 2018
2020-12-07 21:11:19 :: administrator -> simone :: 2018
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveAgricultural mapping/monitoring
double cropping systems
free available database
remote sensing
synthetic aperture radar (SAR)
tropical agriculture
ResumoIn tropical/subtropical regions, the favorable climate associated with the use of agricultural technologies, such as no tillage, minimum cultivation, irrigation, early varieties, desiccants, flowering inducing, and crop rotation, makes agriculture highly dynamic. In this letter, we present the Campo Verde agricultural database. The purpose of creating and sharing these data is to foster advancement of remote sensing technology in areas of tropical agriculture, primarily the development and testing of methods for crop recognition and agricultural mapping. Campo Verde is a municipality of Mato Grosso state, localized in the Cerrado (Brazilian Savanna) biome, in central west Brazil. Soybean, maize, and cotton are the primary crops cultivated in this region. Double cropping systems are widely adopted in this area. There is also livestock and forestry production. Our database provides the land-use classes for 513 fields by month for one Brazilian crop year (between October 2015 and July 2016). This information was gathered during two field campaigns in Campo Verde (December 2015 and May 2016) and by visual interpretation of a time series of Landsat-8/Operational Land Imager (OLI) images using an experienced interpreter. A set of 14 preprocessed synthetic aperture radar Sentinel-1 and 15 Landsat-8/OLI mosaic images is also made available. It is important to promote the use of radar data for tropical agricultural applications, especially because the use of optical remote sensing in these regions is hindered by the high frequency of cloud cover. To demonstrate the utility of our database, results of an experiment conducted using the Sentinel-1 data set are presented.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > DIDSR > Campo Verde database:...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 02/04/2018 09:38 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvosanches_campo.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO; AGU; MGA; COMPENDEX; IEEEXplore.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
NotasPrêmio CAPES Elsevier 2023 - ODS 2: Fome zero e Agricultura sustentável
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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