Título:	Mapping integrated crop–livestock systems using fused Sentinel-2 and PlanetScope time series and deep learning.
Autor:	WERNER, J. P. S. BELGIU, M. BUENO, I. T. REIS, A. A. dos TORO, A. P. S. G. D. ANTUNES, J. F. G. STEIN, A. LAMPARELLI, R. A. C. MAGALHÃES, P. S. G. COUTINHO, A. C. ESQUERDO, J. C. D. M. FIGUEIREDO, G. K. D. A.
Afiliación:	JOÃO P. S. WERNER, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; MARIANA BELGIU, UNIVERSITY OF TWENTE; INACIO T. BUENO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; ALINY A. DOS REIS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; ANA P. S. G. D. TORO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; ALFRED STEIN, UNIVERSITY OF TWENTE; RUBENS A. C. LAMPARELLI, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; PAULO S. G. MAGALHÃES, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; GLEYCE K. D. A. FIGUEIREDO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS.
Año:	2024
Referencia:	Remote Sensing, v. 16, n. 8, p. 1421, Apr. 2024.
Descripción:	The main objective of this research was to develop a method for mapping ICLS using deep learning algorithms applied on Satellite Image Time Series (SITS) data cubes, which consist of Sentinel-2 (S2) and PlanetScope (PS) satellite images, as well as data fused (DF) from both sensors. This study focused on two Brazilian states with varying landscapes and field sizes.
Palabras clave:	Fusão de dados ICLS Agricultura regenerativa Sistemas integrados lavoura-pecuária Aprendizado profundo Data fusion Multi-sensor TempCNN Temporal encoder Regenerative agriculture Deep learning
ISSN:	2072-4292
DOI:	10.3390/rs16081421
Tipo de Material:	Artigo de periódico
Acceso:	openAccess
Aparece en las colecciones:	Artigo em periódico indexado (CNPTIA)