| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) | |||
| Site | mtc-m21c.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/3THBUUL | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/06.26.11.00 (acesso restrito) | |||
| Última Atualização | 2019:06.26.11.00.03 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/06.26.11.00.03 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2020:01.06.11.42.15 (UTC) administrator | |||
| DOI | 10.1016/j.jag.2019.04.013 | |||
| ISSN | 0303-2434 | |||
| Chave de Citação | LucianoPiRoDuLaLeLe:2019:GeSpOB | |||
| Título | A generalized space-time OBIA classification scheme to map sugarcane areas at regional scale, using Landsat images time-series and the random forest algorithm  | |||
| Ano | 2019 | |||
| Mês | Aug. | |||
| Data de Acesso | 16 maio 2024 | |||
| Tipo de Trabalho | journal article | |||
| Tipo Secundário | PRE PI | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 10913 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Luciano, Ana Cláudia dos Santos 2 Picoli, Michelle Cristina Araújo 3 Rocha, Jansle Vieira 4 Duft, Daniel Garbellini 5 Lamparelli, Rubens Augusto Camargo 6 Leal, Manoel Regis Lima Verde 7 Le Maire, Guerric | |||
| Grupo | 1 2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Centro Naconal de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) 4 Centro Naconal de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM) 5 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) 6 Centro Naconal de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM) 7 CIRAD, UMR Eco&So | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 ana.luciano@ctbe.cnpem.br 2 michelle.picoli@inpe.br 3 jansle.rocha@feagri.unicamp.br 4 daniel.duft@ctbe.cnpem.br 5 lamparel@g.unicamp.br 6 regis.leal@ctbe.cnpem.br 7 guerric.le_maire@cirad.fr | |||
| Revista | International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation | |||
| Volume | 80 | |||
| Páginas | 127-136 | |||
| Nota Secundária | B1_GEOCIÊNCIAS | |||
| Histórico (UTC) | 2019-06-26 11:00:03 :: simone -> administrator :: 2019-06-26 11:00:04 :: administrator -> simone :: 2019 2019-06-26 11:04:47 :: simone -> administrator :: 2019 2020-01-06 11:42:15 :: administrator -> simone :: 2019 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo do Conteúdo | External Contribution | |||
| Tipo de Versão | publisher | |||
| Palavras-Chave | Classifier extension Data mining Machine learning Sugarcane mapping | |||
| Resumo | The monitoring of sugarcane areas is important for sustainable planning and management of the sugarcane industry in Brazil. We developed an operational Object-Based Image Analysis (OBIA) classification scheme, with generalized space-time classifier, for mapping sugarcane areas at the regional scale in Sao Paulo State (SP). Binary random forest (RF) classification models were calibrated using multi-temporal data from Landsat images, at 10 sites located across SP. Space and time generalization were tested and compared for three approaches: a local calibration and application; a cross-site spatial generalization test with the RF model calibrated on a site and applied on other sites; and a unique space-time classifier calibrated with all sites together on years 2009-2014 and applied to the entire SP region on 2015. The local RF models Dice Coefficient (DC) accuracies at sites 1 to 8 were between 0.83 and 0.92 with an average of 0.89. The cross-site classification accuracy showed an average DC of 0.85, and the unique RF model had a DC of 0.89 when compared with a reference map of 2015. The results demonstrated a good relationship between sugarcane prediction and the reference map for each municipality in SP, with R-2 = 0.99 and only 5.8% error for the total sugarcane area in SP, and compared with the area inventory from the Brazilian Institute of Geography and Statistics, with R-2 = 0.95 and -1% error for the total sugarcane area in SP. The final unique RF model allowed monitoring sugarcane plantations at the regional scale on independent year, with efficiency, low-cost, limited resources and a precision approximating that of a photointerpretation. | |||
| Área | SRE | |||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > A generalized space-time... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| Idioma | en | |||
| Arquivo Alvo | 1-s2.0-S0303243418311917-main.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Política de Arquivamento | denypublisher denyfinaldraft24 | |||
| Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3EQCCU5 | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 13 | |||
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS. | |||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||