Título:	Imputation of missing parts in UAV orthomosaics using PlanetScope and Sentinel-2 data: a case study in a grass-dominated área.
Autor:	PEREIRA, F. R. da S. REIS, A. A. dos FREITAS, R. G. OLIVEIRA, S. R. de M. AMARAL, L. R. do FIGUEIREDO, G. K. D. A. ANTUNES, J. F. G. LAMPARELLI, R. A. C. MORO, E. MAGALHÃES, P. S. G.
Afiliación:	FRANCISCO R. DA S. PEREIRA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE ALAGOAS; ALINY APARECIDA DOS REIS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; RODRIGO G. FREITAS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; LUCAS RIOS DO AMARAL, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; GLEYCE KELLY DANTAS ARAÚJO FIGUEIREDO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; RUBENS A. C. LAMPARELLI, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; EDEMAR MORO, UNIVERSIDADE DO OESTE PAULISTA; PAULO S. G. MAGALHÃES, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS.
Año:	2023
Referencia:	International Journal of Geo-Information, v. 12, n. 2, 41, Feb. 2023.
Descripción:	In this study, we propose a methodological framework to impute missing parts of UAV orthomosaics using PlanetScope (PS) and Sentinel-2 (S2) data and the random forest (RF) algorithm of an integrated crop-livestock system (ICLS) covered by grass at the time.
Thesagro:	Agricultura de Precisão Sensoriamento Remoto
NAL Thesaurus:	Precision agriculture Remote sensing Unmanned aerial vehicles Normalized difference vegetation index
Palabras clave:	Índice de vegetação Aprendizado de máquina Random forest Data intercalibration Spatial gap-filling method Spatial imputation method Machine learning
DOI:	https://doi.org/ 10.3390/ijgi12020041
Tipo de Material:	Artigo de periódico
Acceso:	openAccess
Aparece en las colecciones:	Artigo em periódico indexado (CNPTIA)