Aprendizado de máquina e uso de séries temporais de imagens Sentinel-2 no monitoramento da cobertura e uso da terra.

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dc.contributorANDRÉ 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.
dc.creatorTAVARES, A. S.
dc.creatorFELIX, F. C.
dc.creatorCOUTINHO, A. C.
dc.creatorANTUNES, J. F. G.
dc.creatorESQUERDO, J. C. D. M.
dc.date2023-04-04T14:51:06Z
dc.date2023-04-04T14:51:06Z
dc.date2023-04-04
dc.date2023
dc.date.accessioned2026-07-07T04:17:19Z
dc.descriptionConsiderando 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.
dc.descriptionEditores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão.
dc.identifierIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 2029-2032.
dc.identifier978-65-89159-04-9
dc.identifierhttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1152991
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/456513
dc.languagepor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectAmazônia Legal
dc.subjectRandom Forest
dc.subjectTerraClass
dc.subjectSéries temporais
dc.subjectAprendizado de máquina
dc.subjectMachine learning
dc.subjectSensoriamento Remoto
dc.subjectUso da Terra
dc.subjectRemote sensing
dc.subjectLand use
dc.subjectTime series analysis
dc.titleAprendizado de máquina e uso de séries temporais de imagens Sentinel-2 no monitoramento da cobertura e uso da terra.
dc.typeArtigo em anais e proceedings

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