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Produção, visualização e análise de grandes volumes de imagens de sensoriamento remoto modeladas como cubos de dados multidimensionais para todo o território brasileiro.

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O Data Cube Explorer é um portal web para visualização de cubos de dados, coleções de imagens e classificações.

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Noticias

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Generating analysis ready data collections for Brazil

by Rennan F. B. Marujo¹, Karine R. Ferreira¹, Gilberto R. Queiroz¹, Raphael W. Costa¹, Jeferson S. Arcanjo¹, Ricardo C. M. Souza¹ National Institute for Space Research (INPE), Avenida dos Astronautas, 1758, Jardim da Granja, Sao Jose dos Campos, SP 12227-010, Brazil DOI: https://doi.org/10.1109/IGARSS46834.2022.9884104 Publisher: IEEE  | 28 September 2022 Abstract Brazil is a country of continental scale area, …

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Equipe do BDC ministrou essa semana um treinamento de seus produtos de dados e de software

A equipe do Brazil Data Cube (BDC) ministrou essa semana, de 29/08/2022 à 02/09/2022, um treinamento sobre os produtos de dados e de softwares do projeto. O treinamento teve duração de 20 de horas, com partes práticas utilizando as linguagens de programação Python e R por meio de jupyter notebooks em ambiente Kaggle, e contou …

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Workshop Interno do projeto Brazil Data Cube

Na última sexta-feira, dia 29 de julho de 2022, foi realizado no INPE um workshop interno do projeto Brazil Data Cube. O evento contou com 42 pessoas, incluindo a equipe do projeto, parceiros, colaboradores e alunos de mestrado e doutorado. Nesse workshop, os resultados, avanços e parcerias com outros projetos do INPE foram apresentados e …

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Equipe BDC participou do IGARSS 2022 na semana passada com apresentação de artigo

A equipe do BDC participou na última semana do International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2022), apresentando o artigo “GENERATING ANALYSIS READY DATA COLLECTIONS FOR BRAZIL”. O artigo apresenta o BDC Collection Builder: uma aplicação para aquisição e processamento de imagens de satélite de observação da Terra para produção de dados prontos para análise. Acesse …

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BDC na conferência “Usando Big Data e Machine Learning para o mapeamento de Cobertura e Uso do Solo: Desafios para a previsão do mapeamento”

A equipe do BDC apresentará: “Brazil Data Cube – Big Earth observation data modeled as multidimensional cubes, machine learning and image time series analysis” na conferência “Usando Big Data e Machine Learning para o mapeamento de Cobertura e Uso do Solo: Desafios para a previsão do mapeamento” que será realizada nos dias 5, 6 e …

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Equipe BDC participou do XXIV Congresso ISPRS 2022 na semana passada apresentando três artigos

A equipe do BDC participou na última semana do International Society for Photogrammetry and Remote Sensing Congress (XXIV ISPRS-2022) com apresentação de três artigos. O primeiro artigo “Building Earth Observation Data Cubes on AWS” descreve um aplicativo para construir cubos de dados de observação de Terra no ambiente de computação em nuvem Amazon Web Service …

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An analysis of the influence of the number of observations in a random forest time series classification to map the forest and deforestation in the Brazilian Amazon

by L. S. Vieira¹, G. R. Queiroz¹, and E. H. Shiguemori² ¹Earth Observation and Geoinformatics Division, National Institute for Space Research, INPE, São José dos Campos 12227-010, Brazil²Surveillance and Reconnaissance Division, Institute for Advanced Studies, IEAv, São José dos Campos 12228-001, Brazil DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2022-721-2022 Publisher: ISPRS | Published: 30 May 2022 © Author(s) 2022. This work …

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Spatiotemporal segmentation of satellite image time series using self-organizing map

by B. L. C. Silva¹, F. C. Souza¹, K. R. Ferreira¹, G. R. Queiroz¹, and L. A. Santos¹ 1National Institute for Space Research (INPE), Brazil DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-3-2022-255-2022 Publisher: ISPRS | Published: 17 May 2022 © Author(s) 2022. This work is distributed under the Creative Commons Attribution 4.0 License. Abstract Nowadays, researchers have free access to an unprecedentedly …

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Building earth observation data cubes on aws

by K. R. Ferreira¹, G. R. Queiroz¹, R. F. B. Marujo¹, and R. W. Costa¹ 1National Institute for Space Research (INPE), Brazil DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2022-597-2022 Publisher: ISPRS | Published: 30 May 2022 © Author(s) 2022. This work is distributed under the Creative Commons Attribution 4.0 License. Abstract Image time series analysis and machine learning methods have been widely …

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Brazil Data Cube - 2019 - 2025