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dc.contributor.authorVAZ, G. J.
dc.contributor.authorCURTARELLI, V. P.
dc.contributor.authorANTUNES, J. F. G.
dc.contributor.authorCOUTINHO, A. C.
dc.contributor.authorESQUERDO, J. C. D. M.
dc.contributor.authorROCHA, A.
dc.date.accessioned2025-05-12T14:51:03Z-
dc.date.available2025-05-12T14:51:03Z-
dc.date.created2025-05-12
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 21., 2025, Salvador. Anais [...]. Campinas: Galoá, 2025. 4 p.
dc.identifier.isbn978-65-80968-29-9
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1175481-
dc.descriptionEste trabalho propõe uma metodologia para o tratamento de dados de sensoriamento remoto obtidos a partir do Brazil Data Cube, visando melhorar a qualidade das séries temporais utilizadas no treinamento de modelos de inteligência artificial para a classificação do uso e cobertura da terra. O estudo utilizou dados coletados na região amazônica da bacia do Alto Paraguai. Três cenários foram analisados: i) sem tratamento; ii) com tratamento das séries temporais; e iii) com tratamento das séries temporais e remoção das amostras não representativas. No último caso, a metodologia possibilita equilibrar o nível de qualidade exigido com a quantidade de amostras descartadas. A metodologia resultou em um ganho significativo na qualidade dos dados.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectBrazil Data Cube
dc.subjectQualidade de dados
dc.subjectSentinel-2
dc.subjectSéries temporais
dc.subjectUso e cobertura da terra
dc.subjectData quality
dc.titleTratamento de dados de sensoriamento remoto para a classificação do uso e cobertura da terra com modelos de inteligência artificial.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroUso da Terra
dc.subject.nalthesaurusTime series analysis
dc.subject.nalthesaurusLand use
dc.subject.nalthesaurusLand cover
riaa.ainfo.id1175481
riaa.ainfo.lastupdate2025-05-12
dc.contributor.institutionGLAUBER JOSE VAZ, CNPTIA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; VICTOR PEDROSO CURTARELLI, DEUTSCHE GESELLSCHAFT FÜR INTERNATIONALE ZUSAMMENARBEIT (GIZ) GMBH; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; ANDERSON ROCHA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS.
Appears in Collections:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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