Título:	Seleção de amostras e parametrização de modelo para classificação de áreas agrícolas no cerrado usando cubo de dados Sentinel-2.
Autoria:	BERTOLO, L. S. CALABONI, A. ANTUNES, J. F. G. ESQUERDO, J. C. D. M. COUTINHO, A. C.
Afiliação:	LÍDIA SANCHES BERTOLO, DEUTSCHE GESELLSCHAFT FÜR INTERNATIONALE ZUSAMMENARBEIT; ADRIANE CALABONI, DEUTSCHE GESELLSCHAFT FÜR INTERNATIONALE ZUSAMMENARBEIT; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA.
Ano de publicação:	2023
Referência:	In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 928-931.
Conteúdo:	Este trabalho pretendeu testar, usando soluções inovadoras, como BDC/sits, o desenvolvimento e a sistematização de um método capaz de selecionar amostras e classificar a cobertura e uso da terra do Cerrado.
Thesagro:	Agricultura
NAL Thesaurus:	Agriculture Time series analysis
Palavras-chave:	Série temporal Aprendizado de máquina Random forest Cultura agrícola Brazil Data Cube BDC Satellite Image Time Series Analysis for Earth Observation Data Cubes Sits TerraClass 2020 Machine learning
ISBN:	978-65-89159-04-9
Notas:	Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)