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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1178498Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | VIEIRA, L. P. | |
| dc.contributor.author | SIMÕES, M. | |
| dc.contributor.author | FERRAZ, R. P. D. | |
| dc.contributor.author | KUCHLER, P. C. | |
| dc.contributor.author | LAGE, S. M. | |
| dc.contributor.author | LEITE, F. F. G. D. | |
| dc.contributor.author | FREITAS, P. L. de | |
| dc.contributor.author | MULLER, M. D. | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-03T17:55:43Z | - |
| dc.date.available | 2025-09-03T17:55:43Z | - |
| dc.date.created | 2025-09-03 | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 21., 2025, Salvador. Anais [...]. Campinas: Galoá, 2025. Ref. 319707. | |
| dc.identifier.uri | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1178498 | - |
| dc.description | Este trabalho analisa a eficácia da arquitetura U-Net para a segmentação semântica de áreas de Integração Lavoura-Pecuária-Floresta (iLPF), utilizando imagens de satélite Sentinel-2 com bandas NDVI e RGB. A metodologia inclui técnicas de aumento de dados e avaliação por métricas como IoU, precisão e F1-Score. A configuração com NDVI e RGB alcançou uma precisão de 94,58%, F1-Score de 93,91% e IoU de 88,15%, superando o uso isolado do NDVI. Integrando o Projeto GeoABC+, conduzido pela Embrapa Solos e pela UERJ, e em parceria com a Associação Rede ILPF, o Projeto IS-Agro TED 450/2021 e o Projeto CHAMADA FUNDECT 18/2021 - MS CARBONO NEUTRO, este estudo apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta para o mapeamento de sistemas iLPF no Brasil. | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.subject | Plano ABC | |
| dc.subject | ILPF | |
| dc.subject | Segmentação semântica | |
| dc.subject | Aprendizado profundo | |
| dc.subject | GeoABC+ | |
| dc.title | Deep learning para identificação de sistemas integrados de produção agropecuária - iLPF: implementação da U-Net com Sentinel-2. | |
| dc.type | Artigo em anais e proceedings | |
| riaa.ainfo.id | 1178498 | |
| riaa.ainfo.lastupdate | 2025-09-03 | |
| dc.contributor.institution | LUAN PORTO VIEIRA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; PATRICK CALVANO KUCHLER, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; SOFIA MARTINS LAGE, FUNARBE; FERNANDA F. GRANJA DORILÊO LEITE, REDE ILPF; PEDRO LUIZ DE FREITAS, CNPS; MARCELO DIAS MULLER, CNPGL. | |
| Aparece en las colecciones: | Artigo em anais de congresso (CNPS)![]() ![]() | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| Deep-learning-para-identificacao-de-sistemas-integrados-2025.pdf | 802,3 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |








