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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/43H6TN5
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/11.04.12.50   (acesso restrito)
Última Atualização2020:11.04.12.50.11 (UTC) banon
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/11.04.12.50.11
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.35.33 (UTC) administrator
DOI10.5194/isprs-archives-XLIII-B5-2020-251-2020
ISSN0256-1840
Chave de CitaçãoSanchesFMALSPVMHCO:2020:FiReLE
TítuloFirst results of the LEM benchmark database for agricultural applications
Ano2020
MêsAug.
Data de Acesso11 maio 2024
Tipo de Trabalhoconference paper
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho940 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Sanches, Ieda Del'Arco
 2 Feitosa, R. Q.
 3 Montibeller, Bruno
 4 Achanccaray Diaz, P. M.
 5 Luiz, Alfredo J. B.
 6 Soares, M. D.
 7 Prudente, Victor Hugo Rohden
 8 Vieira, Denis Corte
 9 Maurano, Luís Eduardo Pinheiro
10 Happ, Patrick N.
11 Chamorro, J.
12 Oldoni, Lucas Volochen
Grupo 1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
 2
 3
 4
 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
10
11
12 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 2 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
 3 University of Tartu
 4 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
 5 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
 6 Pontifícia Universidade Católica 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)
10 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
11 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
12 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor 1 ieda.sanches@inpe.br
 2 raul@ele.puc-rio.br
 3 bruno.montibeller@ut.ee
 4 pmad9589@ele.puc-rio.br
 5 alfredo.luiz@embrapa.br
 6 mdiassoares@gmail.com
 7 victor.prudente@inpe.br
 8 smat_denis@hotmail.com
 9 luis.maurano@inpe.br
10 patrick@ele.puc-rio.br
11 jchamorro@ele.puc-rio.br
12 lucas.oldoni@inpe.br
RevistaInternational Archives of the Photogrammetry and Remote Sensing
Volume43
NúmeroB5
Páginas251-256
Histórico (UTC)2020-11-04 12:51:43 :: simone -> administrator :: 2020
2020-12-09 19:33:54 :: administrator -> simone :: 2020
2020-12-09 20:16:12 :: simone -> administrator :: 2020
2020-12-11 01:23:36 :: administrator -> banon :: 2020
2020-12-11 01:25:39 :: banon -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:35:33 :: administrator -> simone :: 2020
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-ChaveOptical Images
SAR Images
Tropical area
Crop Recognition
Random Forest
Fully Convolutional Recurrent Networks
ResumoApplying remote sensing technology to map and monitor agriculture and its impacts can greatly contribute for the proper development of this activity, promoting efficient food, fiber and energy production. For that, not only remote sensing images are needed, but also ground truth information, which is a key factor for the development and improvement of methodologies using remote sensing data. While a variety of images are current available, inclusive cost-free images, field reference data is scarcer. For agricultural applications, especially in tropical regions such as Brazil, where the agriculture is very dynamic and diverse (recent agricultural frontiers, crop rotations, multiple cropping systems, several management practices, etc.), and cultivated over a vast territory, this task is not trivial. One way of boosting the researches in agricultural remote sensing is to stimulate people to share their data, and to foster different groups to use the same dataset, so distinct methods can be properly compared. In this context, our group created the LEM Benchmark Database (a project funded by the ISPRS Scientific Initiative project - 2017) from the Luiz Eduardo Magalhães (LEM) municipality, Bahia State, Brazil. The database contains a set of pre-processed multitemporal satellite images (Landsat-8/OLI, Sentinel-2/MSI and SAR band-C Sentinel-1) and shapefiles of agricultural fields with their correspondent monthly land use classes, covering the period of one Brazilian crop year (2017-2018). In this paper we present the first results obtained with this database.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > First results of...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > First results of...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 04/11/2020 09:50 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvosanches_first.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
banon
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãotransferida para simone
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 2
DivulgaçãoPORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Notas24th ISPRS Congress - Technical Commission V (TC-V) on Education and Outreach - Youth Forum; Nice, Virtual; France; 31 Aug. - 2 Sep.
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition 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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