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Inteligência artificial para a avaliação de pastagens degradadas a partir de fotos de smartphones e de séries temporais de imagens de satélite: uma abordagem baseada em deep e machine learning para subsidiar o cálculo de indicadores agro-socioambientais. Entre as principais potências agropecuárias, o Brasil se destaca como um dos poucos países que ainda dispõe de extensas áreas de terra com potencial de produção agropecuária, sem a necessidade do desm... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Avaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação a partir de classificação digital de imagens sentinel-2, por meio do algoritmo random forest: estudo de caso de Valença/RJ e arredores. O presente trabalho objetivou desenvolver uma metodologia de avaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação, com base em técnicas de Sensoriamento Remoto. Utilizou-se imagens... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Avaliação do impacto das amostras de treinamento na acurácia da classificação random forest dos sistemas integrados de produção agropecuária. Ao conduzir uma classificação supervisionada com algoritmos de aprendizado de máquina, como o Random Forest, a estratégia de balanceamento das amostras é fundamental, pois impacta diretamente nos resu... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Monitoring complex integrated crop-livestock systems at regional scale in Brazil: a big earth observation data approach. Due to different combinations of agriculture, livestock and forestry managed by rotation, succession and intercropping practices, integrated agriculture production systems such as integrated crop-live... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
A intensificação do uso agrícola do solo: uma trajetória para o desenvolvimento sustentável da agricultura brasileira. Apresenta a trajetória da agricultura brasileira, indicando o uso de sistemas integrados de produção para sustentabilidade da agricultura nacional. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Big earth observation data and machine learning for mapping crop-livestock integrated system in Brazil. The adoption of crop-livestock (iCL) integrated systems has been pointed out as an important strategy for increasing production based on sustainable intensification of land use in Brazil. Mapping and... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Assessing the optimal preprocessing steps of MODIS time series to map cropping systems in Mato Grosso, Brazil. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2020
Sensoriamento remoto e análise espacial: uma contribuição para o mapeamento dos sistemas integrados de produção agropecuária. No ano de 2009, o Governo do Brasil apresentou o Plano de Agricultura de Baixa Emissão de Carbono, cujo objetivo é a organização de ações para a adoção de tecnologias de produção de alimentos alinhada... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019
Séries temporais MODIS para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono. A implementação do iLP, ou seja, a combinação de agricultura e pecuária na mesma área, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável no Brasil. Nossa hipótese é que a... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019
Modelagem de dados oriundos de sensoriamento remoto para o mapeamento de sistemas de integração lavoura-pecuária. No ano de 2009, o Governo do Brasil apresentou o Plano de Agricultura de Baixa Emissão de Carbono, cujo objetivo é a organização de ações para a adoção de tecnologias de produção de alimentos alinhada... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019

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