Arquivo de Artigo - Brazil Data Cube

21 de maio de 202521 de maio de 2025

Uso de séries temporais e técnicas de machine learning para classificar áreas agrícolas em petrolina-pe

por BRITO, Pedro1; CARVALHO, Herica2; CHAVES, Michel3; SANTOS, Rafael1 1Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2Centro de Tecnologia da Informação Renato Archer 3Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” (UNESP) XXI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto: https://proceedings.science/sbsr-2025/trabalhos/uso-de-series-temporais-e-tecnicas-de-machine-learning-para-classificar-areas-ag Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto | Publicado em 13 April 2025 Resumo O objetivo deste …

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21 de maio de 202522 de maio de 2025

WTSS-QGIS: uma extensão para recuperação e visualização de séries temporais de imagens de satélite no ambiente QGIS

por ANJOS, Abner1; VIEIRA, Fabiana Zioti1; COSTA, Raphael Willian da1; QUEIROZ, Gilberto Ribeiro de1; FERREIRA, Karine Reis1; CHO, David Fernando1. 1Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) XXI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto: https://proceedings.science/sbsr-2025/trabalhos/wtss-qgis-uma-extensao-para-recuperacao-e-visualizacao-de-series-temporais-de-im Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto | Publicado em 13 April 2025 Resumo Este artigo descreve o desenvolvimento de um …

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21 de maio de 202521 de maio de 2025

Integration of Radar and Optical Data for Identifying Tropical Forest Disturbances

por SOUZA, Felipe Carvalho de1; CAMARA, Gilberto1; CARLOS, Felipe1; FREITAS, Ana Larissa Ribeiro De1; SIMOES, Rolf3; FERREIRA, Karine Reis1; GIULIANI, Gregory4; REICHE, Johannes5. 1Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2Grupo de Observações da Terra – GEO 3Fundação OpenGeoHub – OGH 4Universidade de Genebra – Suíça5Universidade de Wageningen XXI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto: https://proceedings.science/sbsr-2025/trabalhos/integration-of-radar-and-optical-data-for-identifying-tropical-forest-disturbanc Anais …

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21 de maio de 202523 de maio de 2025

Detectando padrões atípicos de agricultura em aplicações de crédito rural baseado em séries temporais de imagens de satélite

por SILVA, Baggio Luiz de Castro e1; FERREIRA, Karine Reis1; QUEIROZ, Gilberto Ribeiro de1; ADAMI, Marcos1; KÖRTING, Thales Sehn1 1Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) XXI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto: https://proceedings.science/sbsr-2025/trabalhos/detectando-padroes-atipicos-de-agricultura-em-aplicacoes-de-credito-rural-basead Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto | Publicado em 13 April 2025 Resumo Este artigo apresenta uma metodologia para a detecção …

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21 de maio de 202522 de maio de 2025

Catalogação de Imagens dos Satélites GOES na Base de Informações Georreferenciadas do INPE

por UBA, Douglas Messias1; QUEIROZ, Gilberto Ribeiro de1; VINHAS, Lubia1 1Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) XXI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto: https://proceedings.science/sbsr-2025/trabalhos/catalogacao-de-imagens-dos-satelites-goes-na-base-de-informacoes-georreferenciad Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto | Publicado em 13 April 2025 Resumo BIG, sigla para Base de Informações Georreferenciadas, é um programa institucional em desenvolvimento no INPE. O objetivo …

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21 de maio de 202522 de maio de 2025

A Web Service for Phenology Metrics Extraction from Big Earth Observation Data

por SANSIGOLO, Gabriel1; FERREIRA, Karine Reis1; QUEIROZ, Gilberto Ribeiro de1; ADAMI, Marcos1; KÖRTING, Thales Sehn1 1National Institute for Space Research (INPE) XXI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto: https://proceedings.science/sbsr-2025/trabalhos/a-web-service-for-phenology-metrics-extraction-from-big-earth-observation-data Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto | Publicado em 13 April 2025 Resumo Phenology is the study of timing recurrent biological events,being an important indicator …

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21 de maio de 202521 de maio de 2025

Evaluating Forest Disturbance Detection Methods based on Satellite Image Time Series for Amazon Deforestation Alerts

por Mota, F. B. D. S.1, Ferreira, K. R.1, and Escada, M. I. S1 1Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-3-2024-357-2024 Publisher: ISPRS | Publicado em: 7 de Novembro de 2024 © Author(s) 2024. This work is distributed under the Creative Commons Attribution 4.0 License. Resumo This study explores automated detection methods of forest …

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21 de maio de 202521 de maio de 2025

The HARMONIZE Project and the EODCtHRS Architecture: An Earth Observation Data Cube tuned for Health Response Systems

por Adeline M. Maciel2, Marcos L. Rodrigues1, Yuri D. M. Nunes1, Luana B. da Luz1, Ana P. Dal’Asta1, Gilberto R. Queiroz1, Karine R. Ferreira1, Sidnei João S. Sant’Anna 1, Maria Isabel S. Escada1, Ana Claudia R. Vitor1, Christovam Barcellos3, Cláudia T. Codeço3, Diego R. Xavier3, Vanderlei P. de Matos3, Raphael de F. Saldanha3, Abner E. …

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15 de fevereiro de 202415 de fevereiro de 2024

Novo artigo publicado pela equipe do Brazil Data Cube em parceria com a Universidade de Munster, Alemanha, e com o LABISA/DIOTG

O artigo “Brazil Data Cube Workflow Engine: a tool for big Earth observation data processing” foi publicado essa semana na revista “International Journal of Digital Earth” pela equipe do projeto Brazil Data Cube em parceira com a Universidade de Munster, Alemanha, e com o Laboratório LabISA/DIOTG. O artigo demonstra os avanços em pesquisa e desenvolvimento …

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15 de fevereiro de 202415 de fevereiro de 2024

Brazil Data Cube Workflow Engine: a tool for big Earth observation data processing

by Vitor C. F. Gomes¹, Gilberto R. Queiroz², Karine R. Ferreira², Edzer Pebesma³ and Claudio C. F. Barbos² ¹ C4ISR Division, Institute for Advanced Studies (IEAv), São José dos Campos, Brazil;² Earth Observation and Geoinformatics Division, National Institute for Space Research (INPE), São José dos Campos, Brazil;³ Institut für Geoinformatik, Westfälische Wilhelms-Universität, Münster, Germany. DOI: https://doi.org/10.1080/17538947.2024.2313099 …

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