1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
Site | mtc-m21d.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/48UKUHS |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2023/04.24.12.58 (acesso restrito) |
Última Atualização | 2023:05.16.13.42.46 (UTC) simone |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2023/04.24.12.58.19 |
Última Atualização dos Metadados | 2024:01.02.17.16.42 (UTC) administrator |
Chave Secundária | INPE--PRE/ |
ISSN | 1682-1750 |
Chave de Citação | BendiniFoBeMaFeFoFe:2023:IrAgMa |
Título | Irrigated agriculture mapping in an semi-arid region in Brazil based on the use of Sentinel-2 data and random forest algorithm  |
Ano | 2023 |
Mês | 24-28 Apr. 2023 |
Data de Acesso | 09 maio 2025 |
Tipo de Trabalho | conference paper |
Tipo Secundário | PRE PI |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 1322 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Bendini, Hugo do Nascimento 2 Fonseca, Leila Maria Garcia 3 Bertolini, Caio A. 4 Mariano, R. F. 5 Fernandes Filho, Alexandre Santos 6 Fontenelle, Thiago H. 7 Ferreira, Daniel A. C. |
Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD |
Grupo | 1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 3 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 4 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 5 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR |
Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 6 Agência Nacional de Águas (ANA) 7 Agência Nacional de Águas (ANA) |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 hnbendini@gmail.com 2 leila.fonseca@inpe.br 3 caio.bertolini58@gmail.com 4 ravimariano@hotmail.com 5 alexandre.filho@inpe.br 6 thiago.fontenelle@ana.gov.br 7 daniel.ferreira@ana.gov.br |
Revista | International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences |
Volume | 48 |
Número | M1 |
Páginas | 33-39 |
Histórico (UTC) | 2023-04-24 12:58:19 :: simone -> administrator :: 2023-05-16 13:38:06 :: administrator -> simone :: 2023 2023-05-16 13:42:47 :: simone -> administrator :: 2023 2024-01-02 17:16:42 :: administrator -> simone :: 2023 |
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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 | earth observation irrigated agriculture machine learning phenological metrics time series |
Resumo | Irrigation is important for agricultural production and is often decisive for this, especially in arid and semi-arid areas, where precipitation is insufficient. In Brazil, irrigated agriculture is responsible for 46% of withdrawals from water bodies and 67% of the consumption of the total volume of water collected, representing the highest consumptive use in the country. Remote sensing technologies have great potential for developing methods for monitoring irrigated areas. However, mapping irrigated areas is still a challenge, due to the complexity and diversity of irrigation methods and crops, especially in a country with continental dimensions like Brazil. Remote sensing techniques for mapping irrigated areas in Brazil have been applied mainly in areas with center pivot irrigation in the Cerrado, and with paddy rice in the south of Brazil. But few or no applications, involving mapping of crops irrigated by other irrigation methods, mainly in the semi-arid, have been carried out. The objective of this work was to investigate a method for classifying irrigated agriculture in a semiarid region of Brazil, based on the use of Sentinel 2 imagery and random forest algorithm. We proposed a novel and robust methodology showing with preliminary results that it's possible to identify irrigated agriculture in this region with a class-f1-score of 74% for complementary irrigation and 95% for center-pivots. |
Área | SRE |
Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Irrigated agriculture mapping... |
Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Irrigated agriculture mapping... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | |
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4. Condições de acesso e uso | |
Idioma | en |
Arquivo Alvo | isprs-archives-XLVIII-M-1-2023-33-2023.pdf |
Grupo de Usuários | simone |
Grupo de Leitores | administrator simone |
Visibilidade | shown |
Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 |
Permissão de Atualização | não transferida |
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5. Fontes relacionadas | |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/46KUATE |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 18 sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.26 6 sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 4 |
Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX. |
Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 |
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6. Notas | |
Notas | 39th International Symposium on Remote Sensing of Environment, ISRSE 2023, Antalya, 24 -28 Apr. 2023 |
Campos Vazios | alternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url |
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7. Controle da descrição | |
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