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Data e hora local de busca: 01/05/2024 18:19.

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3N2UANP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/12.19.12.53
Última Atualização2016:12.19.12.53.04 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/12.19.12.53.04
Última Atualização dos Metadados2023:03.01.23.37.48 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoBendiniFoKöMaSaAr:2016:AsMuAp
TítuloAssessment of a multi-sensor approach for noise removal on Landsat-8 OLI time series using CBERS-4 MUX data to improve crop classification based on phenological features
Ano2016
Data de Acesso01 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1366 KiB
2. Contextualização
Autor1 Bendini, Hugo do Nascimento
2 Fonseca, Leila Maria Garcia
3 Körting, Thales Sehn
4 Marujo, Rennan de Freitas Bezerra
5 Sanches, Ieda Del'Arco
6 Arcanjo, Jeferson de Souza
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
Grupo1 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 OBT-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
5 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
6 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 hbendini@dsr.inpe.br
2 leila.fonseca@inpe.br
3 thales.korting@inpe.br
4 rennan.marujo@inpe.br
5 ieda.sanches@inpe.br
6 jeferson@dpi.inpe.br
Nome do EventoBrazilian Symposium on GeoInformatics, 17 (GEOINFO)
Localização do EventoCampos do Jordão, SP
Data27-30 nov. 2016
Título do LivroAnais
Histórico (UTC)2016-12-19 12:53:12 :: simone -> administrator :: 2016
2016-12-20 20:30:06 :: administrator -> simone :: 2016
2016-12-22 16:52:55 :: simone -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:41:40 :: administrator -> simone :: 2016
2020-05-20 13:49:13 :: simone -> administrator :: 2016
2023-03-01 23:37:48 :: administrator -> simone :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo de Versãopublisher
ResumoWe investigated a method for noise removal on Landsat-8 OLI timeseries using CBERS-4 MUX data to improve crop classification. An algorithm was built to look to the nearest MUX image for each Landsat image, based on user defined time span. The algorithm checks for cloud contaminated pixels on the Landsat time series using Fmask and replaces them with CBERS-4 MUX to build the integrated time series (Landsat-8 OLI+CBERS-4 MUX). Phenological features were extracted from the time series samples for each method (EVI and NDVI original time series and multi-sensor time series, with and without filtering) and subjected to data mining using Random Forest classification. In general, we observed a slight increase in the classification accuracy when using the proposed method. The best result was observed with the EVI integrated filtered time series (78%), followed by the filtered Landsat EVI time series (76%).
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Assessment of a...
Arranjo 2urlib.net > DIDSR > Assessment of a...
Arranjo 3urlib.net > CGOBT > Assessment of a...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Assessment of a...
Arranjo 5urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Assessment of a...
Arranjo 6urlib.net > BDMCI > Fonds > GEOINFO > XVII GEOINFO > Assessment of a...
Arranjo 7urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > XVII GEOINFO > Assessment of a...
Arranjo 8urlib.net > BDMCI > Fonds > GEOINFO > Coleção GEOINFO > Assessment of a...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 19/12/2016 10:53 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3N2UANP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3N2UANP
Idiomaen
Arquivo Alvobendini_assessment.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3EU2H28
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPDW34P/42T2PKB
8JMKD3MGPDW34P/48F29JE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 3
sid.inpe.br/mtc-m16c/2020/07.22.00.33 1
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Repositórioltid.inpe.br/sbsr/2002/11.14.16.26
Última Atualização2003:10.22.10.30.32 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosltid.inpe.br/sbsr/2002/11.14.16.26.10
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.02.41.40 (UTC) administrator
ISBN85-17-00017-X
Chave de CitaçãoCarvalho:2003:DeTiSe
TítuloDeclouding time series of Landsat data
FormatoCD-ROM, Online.
Ano2003
Data de Acesso01 maio 2024
Tipo SecundárioCN
Número de Arquivos1
Tamanho2702 KiB
2. Contextualização
AutorCarvalho, Luis Marcelo Tavares de
AfiliaçãoUniversidade Federal de Lavras
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Fonseca, Leila Maria Garcia
Endereço de e-Mailpassarinho@ufla.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 11 (SBSR).
Localização do EventoBelo Horizonte
Data5-10 abr. 2003
Editora (Publisher)INPE
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas2035 - 2042
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Histórico (UTC)2009-06-03 15:16:10 :: administrator -> vinicius ::
2009-06-30 14:04:17 :: vinicius -> erich@sid.inpe.br ::
2009-07-06 18:40:06 :: erich@sid.inpe.br -> administrator ::
2010-05-12 04:28:47 :: administrator -> erich@sid.inpe.br ::
2010-05-14 02:52:55 :: erich@sid.inpe.br -> marciana ::
2011-02-16 13:52:54 :: marciana -> administrator :: 2003
2018-06-06 02:41:40 :: administrator -> :: 2003
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveremote sensing
image processing
time series
cloud removal
ResumoNovel schemes based on multiresolution transforms were introduced to pre-process long time series of Landsat data. Particularly, removal of clouds and their shadows was tackled. We applied the product of wavelet scales to generate binary masks of corrupted observations, the robust smoother-cleaner wavelets to remove outliers in the data, and the wavelet shrinkage to estimate new values. Cloud contamination was simulated and the missing values were estimated using five methods: 1) mean value, 2) minimum value, 3) maximum value, 4) linear regression, and 5) the wavelet-based procedure. The product of wavelet scales not only identified clouded and shadowed pixels but also other anomalies like misregistration effects and changes of short duration (e.g., burn scars). The wavelet-based approach was more accurate for interpolating the missing values in clouded areas, whereas linear regression performed better in shadowed areas. The robust non-linear wavelet regression holds promise for effective time series analysis and has the potential to produce noise-reduced images at any point in the time series.
ÁreaSRE
TipoProcessamento de Imagens Digitais / Digital Image Processing
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/ltid.inpe.br/sbsr/2002/11.14.16.26
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/ltid.inpe.br/sbsr/2002/11.14.16.26
Idiomapt
Arquivo Alvo15_198.pdf
Grupo de Usuárioserich@sid.inpe.br
administrator
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhodpi.inpe.br/marte@80/2007/10.17.19.59
Divulgação<E>
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel documentstage doi edition electronicmailaddress group identifier issn label lineage mark nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3PSM2PS
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2017/10.27.13.44.48
Última Atualização2017:10.27.13.44.48 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2017/10.27.13.44.49
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.08.23 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00088-1
Rótulo59300
Chave de CitaçãoBendiniFonKorSanMar:2017:EvSmMe
TítuloEvaluation of smoothing methods on Landsat-8 EVI time series for crop classification based on phenological parameters
FormatoInternet
Ano2017
Data de Acesso01 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1112 KiB
2. Contextualização
Autor1 Bendini, Hugo do Nascimento
2 Fonseca, Leila Maria Garcia
3 Korting, Thales Sehn
4 Sanches, Ieda Del Arco
5 Marujo, Rennan de Freitas Bezerra
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
Grupo1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 CGOBT-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
5 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 hbendini@dsr.inpe.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Maildaniela.seki@inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR)
Localização do EventoSantos
Data28-31 maio 2017
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas4267-4274
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2017-10-27 13:44:49 :: banon -> administrator ::
2017-11-05 11:20:14 :: administrator -> banon :: 2017
2017-12-14 18:14:54 :: banon -> administrator :: 2017
2018-06-06 03:08:23 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoThis study aims to evaluate three different time series smoothing methods, combined or not with filtering techniques, and their impact on the agricultural land use classification, in a region of the Brazilian Cerrado, using phenological parameters extracted from Enhanced Vegetation Index (EVI) Landsat-8 image time series. We extracted the time series from pixels located on well know polygons delimited on agricultural lands and monitored on a field campaign during August 2015 and August 2016. For the classification we considered the following classes: Annual Agriculture, Natural Forest, Perennial Agriculture, Semi-Perennial Agriculture and Grassland. The three smoothing algorithms were implemented through the TIMESAT software package including the: Savitzky-Golay (SG), asymmetric Gaussian function (AG) and double-logistic function (DL), and then the phenological attributes were extracted. For each method the phenological attributes were subjected to data mining using the Random Forest (RF) algorithm. The results were evaluated by the confusion matrix analysis, including global accuracy, producer´s accuracy and kappa. The intra-class variability was measured by calculating the mean standard deviation for samples within the different classes. The best classification accuracy with the different smoothing methods was the SG applied to the raw time series, with a global accuracy of 86% and kappa of 0.82.
ÁreaSRE
TipoAnálise de séries temporais de imagens de satélite
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 18 > Evaluation of smoothing...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 18 > Evaluation of smoothing...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 18 > Evaluation of smoothing...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Evaluation of smoothing...
Arranjo 5urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Evaluation of smoothing...
Arranjo 6urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Evaluation of smoothing...
Arranjo 7urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Evaluation of smoothing...
Arranjo 8urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Evaluation of smoothing...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3PSM2PS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3PSM2PS
Idiomaen
Arquivo Alvo59300.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3PMFNUS
8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3EU2H28
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2
sid.inpe.br/marte2/2017/09.25.14.55 2
sid.inpe.br/bibdigital@80/2006/04.07.15.50.13 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3JM4BTT
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2015/06.15.15.30.07
Última Atualização2015:06.15.15.30.07 (UTC) banon
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2015/06.15.15.30.08
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.22.09 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-0076-8
Rótulo720
Chave de CitaçãoSchwiederLeRaBuJúHo:2015:MaCePh
TítuloMapping Cerrado physiognomies using Landsat time series based phenological profiles
FormatoInternet
Ano2015
Data de Acesso01 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho2135 KiB
2. Contextualização
Autor1 Schwieder, Marcel
2 Leitão, Pedro Jorge Paixão
3 Rabe, Andreas
4 Bustamante, Mercedes Maria da Cunha
5 Júnior, Laerte Guimarães Ferreira
6 Hostert, Patrick
Endereço de e-Mail do Autor1 marcel.schwieder@geo.hu-berlin.de
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 17 (SBSR)
Localização do EventoJoão Pessoa
Data25-29 abr. 2015
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas3656-3663
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2015-06-15 15:30:08 :: banon -> administrator ::
2018-06-06 03:22:09 :: administrator -> banon :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoMonitoring of the Brazilian Cerrado biome is crucial in order to fully understand its ecosystem functions, its response to changes, and to keep track of ongoing change processes in one of the worlds biodiversity hotspots. The huge extent, heterogeneity and complex diversity of the Cerrado makes monitoring very challenging, but optical remote sensing based approaches have been shown to be valuable to tackle this task. We explored the potential of Landsat data to derive seasonal phenological profiles for the main Cerrado physiognomies, in order to use this information for classification purposes. Therefore we gathered Landsat TM, ETM+ and OLI data from the open Landsat data archive. To overcome data gaps in the time series, we applied a Gaussian kernel based convolution filter on Tasseled Cap transformed Landsat data. Thus, it was possible to derive comprehensible phenological profiles for distinct Cerrado physiognomies at Landsat spatial resolution. We used these derived seasonal profiles to train a Support Vector Machine classification model in order to map the main Cerrado physiognomies around Brasília, DF. Although classification errors were observed between similar classes in terms of their vegetation structure and density, we were able produce an accurate map that captures the spatial patterns of the vegetation physiognomies.
ÁreaSRE
TipoAnálise de séries de tempo de imagens de satélite
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 17 > Mapping Cerrado physiognomies...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 17 > Mapping Cerrado physiognomies...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 17 > Mapping Cerrado physiognomies...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3JM4BTT
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3JM4BTT
Idiomaen
Arquivo Alvop0720.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3JJLLP2
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2015/05.31.21.54 7
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)banon
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGP6W34M/495D7BB
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2023/05.17.14.21
Última Atualização2023:05.17.14.21.26 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2023/05.17.14.21.26
Última Atualização dos Metadados2024:01.08.18.15.45 (UTC) administrator
ISBN978-65-89159-04-9
Chave de CitaçãoAntunesRAWFEBTLCM:2023:ClInCr
TítuloClassification of integrated crop-livestock systems using planetscope time series
FormatoInternet
Ano2023
Data de Acesso01 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos2
Tamanho570 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Antunes, João F. G.
 2 Reis, Aliny A. dos
 3 Almeida, Henrique S. L.
 4 Werner, João P. S.
 5 Figueiredo, Gleyce K. D. A.
 6 Esquerdo, Júlio C. D. M.
 7 Bueno, Inacio T.
 8 Toro, Ana P. S. G. D. D.
 9 Lamparelli, Rubens A. C.
10 Coutinho, Alexandre C.
11 Magalhães, Paulo S. G.
Afiliação 1 Embrapa Agricultura Digital
 2 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
 3 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
 4 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
 5 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
 6 Embrapa Agricultura Digital
 7 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
 8 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
 9 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
10 Embrapa Agricultura Digital
11 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Endereço de e-Mail do Autor 1 joao.antunes@embrapa.br
 2 aareis@unicamp.br
 3 h198850@dac.unicamp.br
 4 j164880@dac.unicamp.br
 5 gleyce@unicamp.br
 6 julio.esquerdo@embrapa.br
 7 ibueno@unicamp.br
 8 a265622@dac.unicamp.br
 9 lamparel@unicamp.br
10 alex.coutinho@embrapa.br
11 graziano@unicamp.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Sanches, Ieda DelArco
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 20 (SBSR)
Localização do EventoFlorianópolis
Data02-05 abril 2023
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginase155743
Título do LivroAnais
Tipo Terciáriofull paper
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2023-05-17 14:22:21 :: simone -> administrator :: 2023
2024-01-08 18:15:45 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavenano-satellites
NDVI
EVI
image composites
Multi-Layer Perceptron
ResumoThe new generation of orbital platforms has increased the opportunities for land cover classification using time series of satellite images in the last few years. In this study, we assessed the performance of high spatial and temporal resolution PlanetScope (PS) time series to map integrated crop-livestock systems (ICLS) and different land covers in the western region of São Paulo State, Brazil. To achieve this goal, 10-day and 15-day composite time series of the vegetation indices on both pixel and object-level were extracted from the PS images. The land cover classifications were performed using the Multi-Layer Perceptron (MLP) classifier, which achieved overall accuracies greater than 98.0%. The 10-day composite PS time series slightly outperformed the 15-day composite, returning overall accuracies of 99.1% and 98.6%, respectively. Although our method improved the discrimination of land parcels with ICLS, prediction maps returned misclassifications due to the hybrid unit of analysis, which will be improved in future works with the use of new deep learning algorithms that fully explore the temporal domain of the time series.
ÁreaSRE
TipoAnálise de séries temporais de imagens de satélite
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 20 > Classification of integrated...
Arranjo 2urlib.net > Produção a partir de 2021 > CGCT > SBSR 20 > Classification of integrated...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 20 > Classification of integrated...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/495D7BB
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/495D7BB
Idiomaen
Arquivo Alvo155743.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/495J572
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2023/05.18.17.15 9
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition group holdercode issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3MB64TS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/08.25.18.13   (acesso restrito)
Última Atualização2016:12.19.15.19.38 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/08.25.18.13.42
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.41.04 (UTC) administrator
DOI10.5194/isprsarchives-XLI-B8-845-2016
ISSN1682-1750
Chave de CitaçãoBendiniSaKöFoLuFo:2016:UsLa8
TítuloUsing Landsat 8 image time series for crop mapping in a region of Cerrado, Brazil
Ano2016
Data de Acesso01 maio 2024
Tipo de Trabalhoconference paper
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho531 KiB
2. Contextualização
Autor1 Bendini, Hugo do Nascimento
2 Sanches, Ieda Del'Arco
3 Körting, Thales Sehn
4 Fonseca, Leila Maria Garcia
5 Luiz, Alfredo J. B.
6 Formaggio, Antonio Roberto
Identificador de Curriculo1
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
5
6 8JMKD3MGP5W/3C9JGJQ
Grupo1 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 OBT-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
5
6 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 hbendini@dsr.inpe.br
2 ieda.sanches@inpe.br
3 tkorting@dpi.inpe.br
4 leila.fonseca@inpe.br
5 alfredo.luiz@embrapa.br
6 formag@dsr.inpe.br
RevistaInternational Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Volume41
Páginas845-850
Histórico (UTC)2016-08-25 18:14:15 :: simone -> administrator :: 2016
2016-09-01 15:30:03 :: administrator -> simone :: 2016
2016-12-22 16:53:15 :: simone -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:41:04 :: administrator -> simone :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãofinaldraft
Palavras-ChaveCrop mapping
Landsat time series
Random Forest algorithm
ResumoThe objective of this research is to classify agricultural land use in a region of the Cerrado (Brazilian Savanna) biome using a time series of Enhanced Vegetation Index (EVI) from Landsat 8 OLI. Phenological metrics extracted from EVI time series, a Random Forest algorithm and data mining techniques are used in the process of classification. The area of study is a region in the Cerrado in a region of the municipality of Casa Branca, São Paulo state, Brazil. The results are encouraging and demonstrate the potential of phenological parameters obtained from time series of OLI vegetation indices for agricultural land use classification.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Using Landsat 8...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Using Landsat 8...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Using Landsat 8...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Using Landsat 8...
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agreement.html 25/08/2016 15:13 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3EU2H28
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Notas23rd International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences Congress, ISPRS 2016; Prague; Czech Republic; 12 - 19 July 2016.
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark month nextedition number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZGivnK3Y/ViEg3
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/08.29.16.22   (acesso restrito)
Última Atualização2008:09.29.16.21.40 (UTC) sergio
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/08.29.16.22.03
Última Atualização dos Metadados2018:12.12.11.50.30 (UTC) sergio
Chave SecundáriaINPE-15343-TDI/1379
Chave de CitaçãoArenas-Toledo:2008:CrDiUs
TítuloCrop discrimination using harmonic analysis of EVI MODIS time-series data
Título AlternativoDiscriminação de culturas agrícolas utilizando análise harmônica de séries temporais de dados EVI-MODIS
CursoSER-SPG-INPE-MCT-BR
Ano2008
Data2008-06-30
Data de Acesso01 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas151
Número de Arquivos465
Tamanho24596 KiB
2. Contextualização
AutorArenas-Toledo, John Mauricio
GrupoSER-SPG-INPE-MCT-BR
BancaFormaggio, Dr. Antonio Roberto (presidente)
Epiphânio, Dr. José Carlos Neves (orientador)
Rudorff, Dr. Bernardo Friedrich Theodor
Rennó, Dr. Camilo Daleles
Antunes, Dr. Mauro Antonio Homem
Endereço de e-Mailjohn@dsr.inpe.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2008-08-29 16:22:03 :: john@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2008-08-29 17:07:43 :: yolanda -> banon ::
2008-08-29 17:15:59 :: banon -> yolanda ::
2008-09-02 16:52:32 :: yolanda -> jefferson ::
2008-11-27 17:01:59 :: jefferson -> banon ::
2009-07-02 14:13:43 :: banon -> jefferson ::
2009-07-03 19:14:38 :: jefferson -> administrator ::
2009-07-07 16:13:22 :: administrator -> jefferson ::
2009-07-08 15:16:44 :: jefferson -> camila ::
2009-08-18 13:58:22 :: camila -> viveca@sid.inpe.br ::
2009-12-10 12:02:03 :: viveca@sid.inpe.br -> administrator ::
2018-12-11 10:08:12 :: administrator -> sergio :: 2008
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveharmonic analysis
EVI MODIS
medium spatial resolution imagery
annual crops
crop calendar
management practices
análise harmônica
EVI MODIS
imagens de resolução espacial média
culturas anuais
calendário agrícola
práticas de manejo
ResumoIn the present decade, agriculture has increased worldwide in importance due to sensitive matters such as the current food crisis, biofuels boom, and the land use and land cover changes from savanna/forest areas to agriculture expansion. As a consequence, crop monitoring at regional and national scales has become essential at different levels of knowledge and for diverse discipline areas. This study primarily aims to perform crop discrimination using two sources of remote sensing data in the period from July/2006 to June/2007: a) harmonic terms derived from harmonic analysis of time-series data of MODIS-EVI 16-day composite imagery, in addition with b) medium spatial-resolution data (TM-Landsat and CCD-CBERS). Four municipalities from Mato Grosso State were selected as study area. This region is a large agriculture producer, especially of soybean, cotton and maize, and it is also known as one of the largest agriculture frontiers in the world. These annual crops have a short cycle, which makes crop monitoring hard to achieve only by using medium spatial resolution imagery because there is a coincidence with a period of high cloud cover, particularly during the summer season. We found that crop calendar and management practices, such as succession planting, had a strong relation with the capability of associating crop types to harmonic terms. Annual crop cycles were modeled by the first 3-order harmonic terms while other land cover units exhibited lower values in same harmonic terms. The time-range selection was a sensitive parameter that allowed a better discrimination among crops and their planting patterns. Classifications of MODIS harmonic components (amplitude and phase terms) reached accuracies around of 90%, which outperformed classifications of MODIS reflectance bands (single-date image) during the highest crop development. Statistical comparisons of individual harmonic terms allowed checking the separability between major annual crops due to succession planting: single versus double cropping. A simple GIS integration was used to mix final MODIS and TM data products to generate the final map. Estimates of crop area were obtained and compared with official IBGE (subjective) data. Both data were quite similar in proportion terms but in absolute values our results showed that soybean estimates were lower and cotton were higher than the official data. Finally, we propose a crop-masking procedure using the sum of high-orders amplitude terms derived from EVI-MODIS to setup gross crop area estimates. ABSTRACT: Na presente década, a importância da agricultura tem aumentado mundialmente devido a assuntos delicados tais como a crise alimentar, a revolução dos biocombustíveis e as mudanças no uso e cobertura da terra de savanas/florestas para áreas de expansão agrícola. Como conseqüência, o monitoramento agrícola em escalas nacionais e regionais vem se convertendo em assunto crescentemente prioritário em diferentes níveis do conhecimento, assim como nas diversas disciplinas. O presente estudo visa diferenciar as culturas agrícolas utilizando duas fontes de dados de sensoriamento remoto, considerando o período compreendido entre Julho/2006 a Junho/2007: a) a análise harmônica de séries temporais do EVI-MODIS em imagens composição de 16 dias, conjuntamente com b) imagens de resolução espacial média (TM-Landsat e CCD-CBERS). Como área de estudo foram selecionados quatro municípios do Estado de Mato Grosso. Esta região é uma importante área de produção agrícola especialmente de soja, algodão e milho, e igualmente é conhecida como uma das maiores fronteiras agrícolas no mundo. Estas culturas anuais apresentam um ciclo de cultivo curto, o que dificulta enormemente o monitoramento utilizando sensoriamento remoto devido à coincidência com um período de elevada probabilidade de cobertura de nuvens, principalmente na época de verão. Observou-se que o calendário agrícola e as práticas de manejo, tais como a sucessão de culturas, tiveram um forte impacto na capacidade de associação das culturas com os termos da análise harmônica. As culturas anuais foram modeladas pelos três primeiros termos harmônicos, enquanto as outras classes de cobertura da terra apresentaram valores baixos para os referidos termos harmônicos. A escolha do intervalo das séries temporais mostrou um impacto significativo nos termos harmônicos e permitiu obter uma melhor diferenciação entre as culturas e seus padrões de manejo. As classificações dos componentes harmônicos (amplitude e fase) alcançaram acurácias próximas de 90%, ultrapassando as obtidas quando foram usadas exclusivamente as bandas de refletância do MODIS (imagens de uma única data) da época de maior desenvolvimento da cultura. As comparações estatísticas dos termos harmônicos individuais permitiram comprovar que é possível discriminar diferentes culturas com base na sucessão de plantio destas culturas: padrões simples versus duplos. Foi utilizada uma integração simples por SIG para relacionar os dados provenientes das duas fontes de informação de sensoriamento remoto. Comparações das estimativas agrícolas com os dados oficiais mostraram resultados similares em termos da proporção, mas os resultados obtidos neste estudo estabeleceram que as estimativas da soja foram inferiores e as do algodão foram superiores em relação aos dados oficiais (subjetivos) do IBGE. Finalmente, foi proposto um procedimento de mascaramento das áreas agrícolas utilizando a somatória dos três primeiros termos harmônicos obtidas a partir EVI-MODIS para gerar estimativas agrícolas preliminares, que se mostrou com grande potencial de operacionalização.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Crop discrimination using...
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Conteúdo da Pasta source
John Mauricio Arenas Toledo.zip 29/09/2008 13:58 21.3 MiB
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvopaginadeacesso.html
Grupo de Usuáriosadministrator
jefferson
john@dsr.inpe.br
viveca@sid.inpe.br
yolanda.souza@mcti.gov.br
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
DivulgaçãoNTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)sergio
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3JM4K73
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2015/06.15.16.57.55
Última Atualização2015:06.15.16.57.55 (UTC) banon
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2015/06.15.16.57.56
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.28.01 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-0076-8
Rótulo1721
Chave de CitaçãoIanniniMolTabMouHan:2015:SuIdTh
TítuloSugarcane Identification Through Time-Series of Landsat and ERS/ENVISAT Data
FormatoInternet
Ano2015
Data de Acesso01 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho3758 KiB
2. Contextualização
Autor1 Iannini, Lorenzo
2 Molijn, Ramses
3 Tabak, Arjan
4 Mousivand, Ali
5 Hanssen, Ramon
Endereço de e-Mail do Autor1 l.iannini@tudelft.nl
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 17 (SBSR)
Localização do EventoJoão Pessoa
Data25-29 abr. 2015
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas7529-7536
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2015-06-15 16:57:56 :: banon -> administrator ::
2018-06-06 03:28:01 :: administrator -> banon :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoThe paper debates a novel approach for sugarcane identification and characterization based on multi-spectral and multi-temporal profile matching. The model accounts for asynchronous crop growth behavior and vigour diversity through the estimation of time offset parameter, and indicator scale and offset coefficients. The mathematical framework of the technique is first discussed in a generic application perspective. The approach is then applied to Landsat 5 TM and ERS/ENVISAT SAR time-series over the Orindiuva area attaining preliminary promising although perfectible results.
ÁreaSRE
TipoAnálise de séries de tempo de imagens de satélite
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 17 > Sugarcane Identification Through...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 17 > Sugarcane Identification Through...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 17 > Sugarcane Identification Through...
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Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3JM4K73
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3JM4K73
Idiomaen
Arquivo Alvop1721.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3JJLLP2
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2015/05.31.21.54 5
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)banon
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3R8FJDS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/06.04.18.31   (acesso restrito)
Última Atualização2018:06.04.18.31.52 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/06.04.18.31.52
Última Atualização dos Metadados2024:01.23.13.41.07 (UTC) simone
DOI10.1016/j.jag.2018.03.005
ISSN0303-2434
Chave de CitaçãoChenLMBDSSHLO:2018:MaCrCr
TítuloMapping croplands, cropping patterns, and crop types using MODIS time-series data
Ano2018
MêsJuly
Data de Acesso01 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho2592 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Chen, Yaoliang
 2 Lu, Dengsheng
 3 Moran, Emilio
 4 Batistella, Mateus
 5 Dutra, Luciano Vieira
 6 Sanches, Ieda Del'Arco
 7 Silva, Ramon Felipe Bicudo da
 8 Huang, Jingfeng
 9 Luiz, Alfredo José Barreto
10 Oliveira, Maria Antonia Falcão de
Identificador de Curriculo 1
 2
 3
 4
 5 8JMKD3MGP5W/3C9JHMA
Grupo 1
 2
 3
 4
 5 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
 6 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
 7
 8
 9
10 CGOBT-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação 1 Zhejiang Agriculture and Forestry University
 2 Zhejiang Agriculture and Forestry University
 3 Michigan State Universit
 4 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 7 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
 8 Zhejiang University
 9 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
10 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor 1 chengis0115@gmail.com
 2 luds@zafu.edu.cn
 3 moranef@msu.edu
 4 mateus.batistella@embrapa.br
 5 dutra@dpi.inpe.br
 6 ieda.sanches@inpe.br
 7 ramonbicudo@gmail.com
 8 hjf@zju.edu.cn
 9 alfredo.luiz@embrapa.br
10 marian.florestal@gmail.com
RevistaInternational Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation
Volume69
Páginas133-147
Nota SecundáriaB1_GEOCIÊNCIAS
Histórico (UTC)2018-06-04 18:31:52 :: simone -> administrator ::
2018-06-04 18:31:53 :: administrator -> simone :: 2018
2018-06-04 18:36:09 :: simone -> administrator :: 2018
2019-01-04 16:57:05 :: administrator -> simone :: 2018
2019-01-07 11:15:38 :: simone -> administrator :: 2018
2020-12-07 21:11:47 :: 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-ChaveCroplands
Cropping patterns
Crop types
MODIS NDVI
Decision tree classifier
Brazil
ResumoThe importance of mapping regional and global cropland distribution in timely ways has been recognized, but separation of crop types and multiple cropping patterns is challenging due to their spectral similarity. This study developed a new approach to identify crop types (including soy, cotton and maize) and cropping patterns (Soy Maize, Soy-Cotton, Soy-Pasture, Soy-Fallow, Fallow-Cotton and Single crop) in the state of Mato Grosso, Brazil. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) normalized difference vegetation index (NDVI) time series data for 2015 and 2016 and field survey data were used in this research. The major steps of this proposed approach include: (1) reconstructing NDVI time series data by removing the cloud-contaminated pixels using the temporal interpolation algorithm, (2) identifying the best periods and developing temporal indices and phenological parameters to distinguish croplands from other land cover types, and (3) developing crop temporal indices to extract cropping patterns using NDVI time-series data and group cropping patterns into crop types. Decision tree classifier was used to map cropping patterns based on these temporal indices. Croplands from Landsat imagery in 2016, cropping pattern samples from field survey in 2016, and the planted area of crop types in 2015 were used for accuracy assessment. Overall accuracies of approximately 90%, 73% and 86%, respectively were obtained for croplands, cropping patterns, and crop types. The adjusted coefficients of determination of total crop, soy, maize, and cotton areas with corresponding statistical areas were 0.94, 0.94, 0.88 and 0.88, respectively. This research indicates that the proposed approach is promising for mapping large-scale croplands, their cropping patterns and crop types.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Mapping croplands, cropping...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Mapping croplands, cropping...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Mapping croplands, cropping...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvochen_mapping.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft24
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3EU2H28
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.50 1
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS.
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 number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGP6W34M/495GU42
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2023/05.18.10.57
Última Atualização2023:05.18.10.57.06 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2023/05.18.10.57.08
Última Atualização dos Metadados2024:01.08.18.16.34 (UTC) administrator
ISBN978-65-89159-04-9
Chave de CitaçãoSilvaJúniorTeoDelRosNan:2023:NeApSo
TítuloPerpendicular crop enhancement index: a new approach to soybean monitoring using time-series
FormatoInternet
Ano2023
Data de Acesso01 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos2
Tamanho934 KiB
2. Contextualização
Autor1 Silva Júnior, Carlos Antonio da
2 Teodoro, Paulo Eduardo
3 Della Silva, João Lucas
4 Rossi, Fernando Saragosa
5 Nanni, Marcos Rafael
Afiliação1 Universidade do Estado de Mato Grosso (UNEMAT)
2 Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
3 Universidade do Estado de Mato Grosso (UNEMAT)
4 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
5 Universidade Estadual de Maringá (UEM)
Endereço de e-Mail do Autor1 carlosjr@unemat.br
2 paulo.teodoro@ufms.br
3 joao.lucas1@unemat.br
4 fernando.rossi@unesp.br
5 mrnanni@uem.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Sanches, Ieda DelArco
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 20 (SBSR)
Localização do EventoFlorianópolis
Data02-05 abril 2023
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginase156226
Título do LivroAnais
Tipo Terciáriofull paper
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2023-05-18 10:57:50 :: simone -> administrator :: 2023
2024-01-08 18:16:34 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveSpatial distribution
vegetation index
PCEI
digital image processing
data mining
ResumoIn Brazil, despite the improvements with respect the technological knowledge, agricultural areas are often estimated in loco. Here, soybean areas in Paraná, Brazil, using MODIS imagery were mapped. We applied the vegetation index PCEI (Perpendicular Crop Enhancement Index) and threshold determination for the automation of soybean area discrimination by geo-object (GEOBIA). For this, vegetation indices (NDVI, EVI and CEI) and the development of the PCEI were used with the aid of timeseries images from the TERRA/MODIS. By geo-objects and decision tree based on data mining support analysis, the new vegetation index was determined. Kappa and Overall Accuracy statistics were applied to evaluate classification precision. Regarding the ground line, R and R² were above 0.92 and 0.84, respectively (p<0.01). The test results indicate that the proposed methodology is efficient for mapping soybean distribution. Thus, this study allows automated mapping of with soybean crops areas at large scales.
ÁreaSRE
TipoAnálise de séries temporais de imagens de satélite
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/495GU42
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/495GU42
Idiomaen
Arquivo Alvo156226.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/495J572
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2023/05.18.17.15 2
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition group holdercode issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar