Título:	Aprendizado de máquina e uso de séries temporais de imagens Sentinel-2 no monitoramento da cobertura e uso da terra.
Autoria:	TAVARES, A. S. FELIX, F. C. COUTINHO, A. C. ANTUNES, J. F. G. ESQUERDO, J. C. D. M.
Afiliação:	ANDRÉ SILVA TAVARES, BOLSISTA CNPQ PROJETO TERRACLASS AMAZÔNIA; FILIPE CASTRO FELIX, BOLSISTA CNPQ PROJETO TERRACLASS AMAZÔNIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, 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. 2029-2032.
Conteúdo:	Considerando a acelerada dinâmica de expansão da fronteira agropecuária em regiões da Amazônia brasileira, este estudo teve como objetivo identificar alterações no uso da terra na região noroeste do Maranhão e leste do Pará, por meio de séries temporais do Sentinel-2 e o algoritmo Random Forest.
Thesagro:	Sensoriamento Remoto Uso da Terra
NAL Thesaurus:	Remote sensing Land use Time series analysis
Palavras-chave:	Amazônia Legal Random Forest TerraClass Séries temporais Aprendizado de máquina 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)