USO DE SÉRIES TEMPORAIS DO SENSOR MODIS PARA IDENTIFICAR DIFERENTES CULTURAS AGRÍCOLAS
Item
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Título
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USO DE SÉRIES TEMPORAIS DO SENSOR MODIS PARA IDENTIFICAR DIFERENTES CULTURAS AGRÍCOLAS
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lista de autores
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MIRIAM RODRIGUES DA SILVA
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Resumo
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A PRESENTE PESQUISA OBJETIVA IDENTIFICAR CULTURAS DE GRĂOS A PARTIR DE SÉRIES TEMPORAIS NDVI MODIS. AS CULTURAS AGRÍCOLAS E REGIŐES ANALISADAS FORAM: (A) SOJA MILHO E ALGODĂO NO ESTADO DO MATO GROSSO NA SAFRA DE 2013/2014 (B) TRIGO NO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL (C) E CULTURA DO ARROZ NO ESTADO DE SANTA CATARINA. A TESE ESTÁ ESTRUTURADA EM 5 (CINCO) CAPÍTULOS ONDE OS CAPÍTULOS DE DESENVOLVIMENTO (2 3 E 4) FORAM ESCRITOS NO FORMATO DE ARTIGOS CIENTÍFICOS. NO PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGEM TODAS AS ANÁLISES CONSIDERARAM AS SEGUINTES ETAPAS: (A) AQUISIÇĂO DAS IMAGENS MODIS (B) TRATAMENTO DOS RUÍDOS USANDO O FILTRO SAVITZKYGOLAY (C) CLASSIFICAÇĂO E (D) ANÁLISE DE ACURÁCIA. A PRINCIPAL DIFERENÇA METODOLÓGICA FOI A ETAPA DE CLASSIFICAÇĂO QUE UTILIZOU DUAS ABORDAGENS: (A) CLASSIFICAÇĂO CONTÍNUA DO TERRENO CONSIDERANDO AS DIFERENTES PRODUÇŐES AGRÍCOLAS (SOJA MILHO E ALGODĂO) E OS TIPOS DE VEGETAÇĂO A PARTIR DE DOIS MÉTODOS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA (SUPPORT VECTOR MACHINES E REDES NEURAIS DE RETRO-PROPAGAÇ
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Abstract
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Palavras Chave
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MODIS NDVI
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ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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FENOLOGIA
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REDES NEURAIS
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SVM
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VIZINHO MAIS PRÓXIMO (K
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NN)
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DISTÂNCIA EUCLIDIANA
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SIMILARIDADE DO COSSENO
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Key Words
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MODIS NDVI
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TIME SERIES ANALYSIS
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PHENOLOGY
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NEURAL NETWORKS
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SVM
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NEAREST NEIGHBOR (KNN)
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EUCLIDEAN DISTANCE
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COSINE SIMILARITY
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Tipo
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DOUTORADO
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Universidade
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UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA
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Data
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2018
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Páginas
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89
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Localização
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HTTP://REPOSITORIO.UNB.BR/HANDLE/10482/32841
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Orientador
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OSMAR ABILIO DE CARVALHO JUNIOR
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Programa
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GEOGRAFIA
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Sigla Universidade
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UNB
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Área de Concentração
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GESTĂO AMBIENTAL E TERRITORIAL
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Língua
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Português
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email
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MIRIAM@CPAC.EMBRAPA.BR