Mapping 33 years of sugarcane evolution in São Paulo state, Brazil, using landsat imagery and generalized space-time classifiers (2022)
- Authors:
- Autor USP: LUCIANO, ANA CLAUDIA DOS SANTOS - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1016/j.rsase.2022.100749
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; CANA-DE-AÇÚCAR; IMAGEAMENTO DE SATÉLITE; MAPEAMENTO DO SOLO; SENSORIAMENTO REMOTO; SÉRIES ESPAÇO-TEMPORAIS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Remote Sensing Applications: Society and Environment
- ISSN: 2352-9385
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 26, art. 100749, p. 1-12, April 2022
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
LUCIANO, Ana Cláudia dos Santos e CAMPAGNUCI, Bruna Cristina Gama e LE MAIRE, Guerric. Mapping 33 years of sugarcane evolution in São Paulo state, Brazil, using landsat imagery and generalized space-time classifiers. Remote Sensing Applications: Society and Environment, v. 26, p. 1-12, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100749. Acesso em: 21 maio 2024. -
APA
Luciano, A. C. dos S., Campagnuci, B. C. G., & le Maire, G. (2022). Mapping 33 years of sugarcane evolution in São Paulo state, Brazil, using landsat imagery and generalized space-time classifiers. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 26, 1-12. doi:10.1016/j.rsase.2022.100749 -
NLM
Luciano AC dos S, Campagnuci BCG, le Maire G. Mapping 33 years of sugarcane evolution in São Paulo state, Brazil, using landsat imagery and generalized space-time classifiers [Internet]. Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2022 ; 26 1-12.[citado 2024 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100749 -
Vancouver
Luciano AC dos S, Campagnuci BCG, le Maire G. Mapping 33 years of sugarcane evolution in São Paulo state, Brazil, using landsat imagery and generalized space-time classifiers [Internet]. Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2022 ; 26 1-12.[citado 2024 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100749 - As conexões entre sustentabilidade e desenvolvimento sustentável com a demografia espacial
- High-resolution map of sugarcane cultivation in Brazil using a phenology-based method
- Evaluation of time series gap-filling of venµs satellite for land use classification
- Integrating carbon footprint to spatialized modeling: the mitigation potential of sugarcane ethanol production in the Brazilian Center-South
- Identifying suitable areas for expanding sugarcane ethanol production in Brazil under conservation of environmentally relevant habitats
- Dinâmica da intensificação da agricultura temporária na Área de Proteção Ambiental Ilha do Bananal-Cantão
- Sugarcane yield estimation using satellite remote sensing data in empirical or mechanistic modeling: a systematic review
- Classificação dos estágios de corte da cana-de-açúcar a partir de imagens Sentinel-2 e aprendizagem de máquina
- Empirical model for forecasting sugarcane yield on a local scale in Brazil using Landsat imagery and random forest algorithm
- Avaliação de variáveis agronômicas e imagens do satélite Sentinel-2 para estimativa de produtividade da cana-de-açúcar a partir do algoritmo Random Forest
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.rsase.2022.100749 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
