Tratamento de dados de sensoriamento remoto para a classificação do uso e cobertura da terra com modelos de inteligência artificial.

Vista sencilla de ítem
dc.contributorGLAUBER JOSE VAZ, CNPTIA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; VICTOR PEDROSO CURTARELLI, DEUTSCHE GESELLSCHAFT FÜR INTERNATIONALE ZUSAMMENARBEIT (GIZ) GMBH; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; ANDERSON ROCHA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS.
dc.creatorVAZ, G. J.
dc.creatorCURTARELLI, V. P.
dc.creatorANTUNES, J. F. G.
dc.creatorCOUTINHO, A. C.
dc.creatorESQUERDO, J. C. D. M.
dc.creatorROCHA, A.
dc.date2025-05-12T14:51:03Z
dc.date2025-05-12T14:51:03Z
dc.date2025-05-12
dc.date2025
dc.date.accessioned2026-07-07T04:18:10Z
dc.descriptionEste trabalho propõe uma metodologia para o tratamento de dados de sensoriamento remoto obtidos a partir do Brazil Data Cube, visando melhorar a qualidade das séries temporais utilizadas no treinamento de modelos de inteligência artificial para a classificação do uso e cobertura da terra. O estudo utilizou dados coletados na região amazônica da bacia do Alto Paraguai. Três cenários foram analisados: i) sem tratamento; ii) com tratamento das séries temporais; e iii) com tratamento das séries temporais e remoção das amostras não representativas. No último caso, a metodologia possibilita equilibrar o nível de qualidade exigido com a quantidade de amostras descartadas. A metodologia resultou em um ganho significativo na qualidade dos dados.
dc.identifierIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 21., 2025, Salvador. Anais [...]. Campinas: Galoá, 2025. 4 p.
dc.identifier978-65-80968-29-9
dc.identifierhttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1175481
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/457077
dc.languagepor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectBrazil Data Cube
dc.subjectQualidade de dados
dc.subjectSentinel-2
dc.subjectSéries temporais
dc.subjectUso e cobertura da terra
dc.subjectData quality
dc.subjectUso da Terra
dc.subjectTime series analysis
dc.subjectLand use
dc.subjectLand cover
dc.titleTratamento de dados de sensoriamento remoto para a classificação do uso e cobertura da terra com modelos de inteligência artificial.
dc.typeArtigo em anais e proceedings

Archivos

Colecciones

Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)