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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/3S8PHPE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/11.19.15.56   (acesso restrito)
Última Atualização2018:11.19.15.56.42 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/11.19.15.56.42
Última Atualização dos Metadados2021:07.28.22.34.53 (UTC) administrator
DOI10.5194/isprs-archives-XLII-1-387-2018
ISSN0256-1840
Chave de CitaçãoSanchesFAMLSPVM:2018:LEBeDa
TítuloLEM benchmark database for tropical agricultural remote sensing application
Ano2018
MêsSept.
Data de Acesso09 maio 2024
Tipo de Trabalhoconference paper
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1105 KiB
2. Contextualização
Autor1 Sanches, Ieda Del'Arco
2 Feitosa, Raul Q.
3 Achanccaray, P.
4 Montibeller, Bruno
5 Luiz, Alfredo J. B.
6 Soares, M. Dias
7 Prudente, Victor Hugo Rohden
8 Vieira, Denis Corte
9 Maurano, Luis Eduardo Pinheiro
Grupo1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2
3
4 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
5
6
7 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
8 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
9 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Pontifícia Universidade do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
3 Pontifícia Universidade do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
6 Pontifícia Universidade do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
9 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 ieda.sanches@inpe.br
2 raul@ele.puc-rio.br
3 pmad9589@ele.puc-rio.br
4 brunomontibeller93@gmail.com
5 alfredo.luiz@embrapa.br
6 mdiasoares@gmail.com
7 victor.prudente@inpe.br
8 denis.vieira@inpe.br
9 luis.maurano@inpe.br
RevistaInternational Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Volume42
Número1
Páginas387-392
Histórico (UTC)2018-11-19 15:57:16 :: simone -> administrator :: 2018
2019-01-04 16:57:14 :: administrator -> simone :: 2018
2019-01-07 10:56:53 :: simone -> administrator :: 2018
2021-07-28 22:34:53 :: 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-ChaveFree available database
MultiSpectral Instrument
C-Band SAR data
Agricultural Mapping/Monitoring
Double Cropping Systems
ResumoThe monitoring of agricultural activities at a regular basis is crucial to assure that the food production meets the world population demands, which is increasing yearly. Such information can be derived from remote sensing data. In spite of topics relevance, not enough efforts have been invested to exploit modern pattern recognition and machine learning methods for agricultural land-cover mapping from multi-temporal, multi-sensor earth observation data. Furthermore, only a small proportion of the works published on this topic relates to tropical/subtropical regions, where crop dynamics is more complicated and difficult to model than in temperate regions. A major hindrance has been the lack of accurate public databases for the comparison of different classification methods. In this context, the aim of the present paper is to share a multi-temporal and multi-sensor benchmark database that can be used by the remote sensing community for agricultural land-cover mapping. Information about crops in situ was collected in Luís Eduardo Magalhães (LEM) municipality, which is an important Brazilian agricultural area, to create field reference data including information about first and second crop harvests. Moreover, a series of remote sensing images was acquired and pre-processed, from both active and passive orbital sensors (Sentinel-1, Sentinel-2/MSI, Landsat-8/OLI), correspondent to the LEM area, along the development of the main annual crops. In this paper, we describe the LEM database (crop field boundaries, land use reference data and pre-processed images) and present the results of an experiment conducted using the Sentinel-1 and Sentinel-2 data.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > LEM benchmark database...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > LEM benchmark database...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
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Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
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Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 4
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 2
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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