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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Las Brujas. |
Fecha : |
23/10/2020 |
Actualizado : |
09/04/2021 |
Tipo de producción científica : |
Capítulo en Libro Técnico-Científico |
Autor : |
HASTINGS, F.; FUENTES, I.; PÉREZ-BIDEGAIN, M.; NAVAS, R.; GORGOGLIONE, A. |
Afiliación : |
FLORENCIA HASTINGS, School of Agronomy Universidad de la República, Montevideo, Uruguay; Directorate of Natural Resources, Ministry of Agriculture, Livestock and Fisheries, Montevideo, Uruguay; IGNACIO FUENTES, School of Life and Environmental Sciences, University of Sydney, Sydney, Australia; MARIO PÉREZ-BIDEGAIN, School of Agronomy, Universidad de la República, Montevideo, Uruguay; RAFAEL NAVAS NÚÑEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ÁNGELA GORGOGLIONE, School of Engineering, Universidad de la República, Montevideo, Uruguay. |
Título : |
Land-cover mapping of agricultural areas using machine learning in Google Earth engine. (Conference paper) |
Fecha de publicación : |
2020 |
Fuente / Imprenta : |
In: Gervasi O. et al. (eds) Computational Science and Its Applications - ICCSA 2020. ICCSA 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12252. International Conference on Computational Science and Its Applications. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-58811-3_52 |
ISBN : |
e-ISBN: 978-3-030-58811-3 |
DOI : |
10.1007/978-3-030-58811-3_52 |
Idioma : |
Inglés |
Notas : |
Article history: First Online 29 September 2020. Volume Editors: Gervasi O.,Murgante B.,Misra S. .,Garau C.,Blecic I.,Taniar D.,Apduhan B.O.,Rocha A.M.A.C.,Tarantino E.,Torre C.M.,Karaca Y. Publisher: Springer Science and Business Media Deutschland GmbH.
20th International Conference on Computational Science and Its Applications, ICCSA 2020; Cagliari; Italy; 1 July 2020 through 4 July 2020; Code 249529.
Corresponding author: Hastings, F.; School of Agronomy, Universidad de la República, Av. Gral. Eugenio Garzón 780, Montevideo, Uruguay; email:fhastings@mgap.gub.uy |
Contenido : |
Land-cover mapping is critically needed in land-use planning and policy making. Compared to other techniques, Google Earth Engine (GEE) offers a free cloud of satellite information and high computation capabilities. In this context, this article examines machine learning with GEE for land-cover mapping. For this purpose, a five-phase procedure is applied: (1) imagery selection and pre-processing, (2) selection of the classes and training samples, (3) classification process, (4) post-classification, and (5) validation. The study region is located in the San Salvador basin (Uruguay), which is under agricultural intensification. As a result, the 1990 land-cover map of the San Salvador basin is produced. The new map shows good agreements with past agriculture census and reveals the transformation of grassland to cropland in the period 1990?2018. © 2020, Springer Nature Switzerland AG. |
Palabras claves : |
Agricultural region; Google earth engine; Land-cover map; Supervised classification. |
Asunto categoría : |
A50 Investigación agraria |
Marc : |
LEADER 02413nam a2200229 a 4500 001 1061424 005 2021-04-09 008 2020 bl uuuu u0uu1 u #d 024 7 $a10.1007/978-3-030-58811-3_52$2DOI 100 1 $aHASTINGS, F. 245 $aLand-cover mapping of agricultural areas using machine learning in Google Earth engine. (Conference paper)$h[electronic resource] 260 $aIn: Gervasi O. et al. (eds) Computational Science and Its Applications - ICCSA 2020. ICCSA 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12252. International Conference on Computational Science and Its Applications. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-58811-3_52$c1007 500 $aArticle history: First Online 29 September 2020. Volume Editors: Gervasi O.,Murgante B.,Misra S. .,Garau C.,Blecic I.,Taniar D.,Apduhan B.O.,Rocha A.M.A.C.,Tarantino E.,Torre C.M.,Karaca Y. Publisher: Springer Science and Business Media Deutschland GmbH. 20th International Conference on Computational Science and Its Applications, ICCSA 2020; Cagliari; Italy; 1 July 2020 through 4 July 2020; Code 249529. Corresponding author: Hastings, F.; School of Agronomy, Universidad de la República, Av. Gral. Eugenio Garzón 780, Montevideo, Uruguay; email:fhastings@mgap.gub.uy 520 $aLand-cover mapping is critically needed in land-use planning and policy making. Compared to other techniques, Google Earth Engine (GEE) offers a free cloud of satellite information and high computation capabilities. In this context, this article examines machine learning with GEE for land-cover mapping. For this purpose, a five-phase procedure is applied: (1) imagery selection and pre-processing, (2) selection of the classes and training samples, (3) classification process, (4) post-classification, and (5) validation. The study region is located in the San Salvador basin (Uruguay), which is under agricultural intensification. As a result, the 1990 land-cover map of the San Salvador basin is produced. The new map shows good agreements with past agriculture census and reveals the transformation of grassland to cropland in the period 1990?2018. © 2020, Springer Nature Switzerland AG. 653 $aAgricultural region 653 $aGoogle earth engine 653 $aLand-cover map 653 $aSupervised classification 700 1 $aFUENTES, I. 700 1 $aPÉREZ-BIDEGAIN, M. 700 1 $aNAVAS, R. 700 1 $aGORGOGLIONE, A.
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Registro original : |
INIA Las Brujas (LB) |
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Volumen
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Las Brujas. |
Fecha actual : |
21/02/2014 |
Actualizado : |
15/05/2019 |
Tipo de producción científica : |
Documentos |
Autor : |
QUERO, G.; BONNECARRERE, V.; FERNÁNDEZ, S.; SILVA, P.; SIMONDI, S.; BORSANI, O. |
Afiliación : |
GASTÓN QUERO CORRALLO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; MARIA VICTORIA BONNECARRERE MARTINEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; SEBASTIÁN FERNÁNDEZ; PEDRO SILVA; SEBASTIÁN SIMONDI; OMAR BORSANI. |
Título : |
La eficiencia del uso de luz y la partición energética en arroz es genotipo dependiente. [resumen] |
Fecha de publicación : |
2018 |
Fuente / Imprenta : |
In: INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria); INIA Las Brujas; Biotecnología. Jornada de Agrobiotecnología, XI. Encuentro Nacional de REDBIO, III. Jornada técnica. Las Brujas, Canelones (UY): INIA, 2018. |
Páginas : |
p.8-9 |
Serie : |
(Serie Actividades de Difusión; 786) |
Idioma : |
Español |
Contenido : |
Una de las principales limitantes del rendimiento de arroz en regiones de alta performance productiva, como el Uruguay, es la eficiencia del uso de la luz (EUL). La EUL puede determinarse a nivel de planta entera o a nivel del aparato fotosintético. En este último caso la EUL es medida como rendimiento cuántico del fotosistema II (PSII).
El objetivo de este estudio fue analizar la dependencia genotípica de la EUL a nivel de planta entera y del rendimiento cuántico, usando cuatro genotipos de arroz (INIA Parao, INIA Tacuarí, INIA Olimar y El Paso 144) y cuatro ambientes lumínicos diferentes. |
Palabras claves : |
ANÁLISIS DE QUENCHING; ANÁLISIS DE RELAJACIÓN; DISIPACIÓN DE LA ENERGÍA; RENDIMIENTO CUÁNTICO. |
Thesagro : |
ARROZ. |
Asunto categoría : |
F01 Cultivo |
URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/12349/1/sad-786-p.8-9.pdf
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Marc : |
LEADER 01552nam a2200253 a 4500 001 1012414 005 2019-05-15 008 2018 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aQUERO, G. 245 $aLa eficiencia del uso de luz y la partición energética en arroz es genotipo dependiente. [resumen]$h[electronic resource] 260 $aIn: INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria); INIA Las Brujas; Biotecnología. Jornada de Agrobiotecnología, XI. Encuentro Nacional de REDBIO, III. Jornada técnica. Las Brujas, Canelones (UY): INIA$c2018 300 $ap.8-9 490 $a(Serie Actividades de Difusión; 786) 520 $aUna de las principales limitantes del rendimiento de arroz en regiones de alta performance productiva, como el Uruguay, es la eficiencia del uso de la luz (EUL). La EUL puede determinarse a nivel de planta entera o a nivel del aparato fotosintético. En este último caso la EUL es medida como rendimiento cuántico del fotosistema II (PSII). El objetivo de este estudio fue analizar la dependencia genotípica de la EUL a nivel de planta entera y del rendimiento cuántico, usando cuatro genotipos de arroz (INIA Parao, INIA Tacuarí, INIA Olimar y El Paso 144) y cuatro ambientes lumínicos diferentes. 650 $aARROZ 653 $aANÁLISIS DE QUENCHING 653 $aANÁLISIS DE RELAJACIÓN 653 $aDISIPACIÓN DE LA ENERGÍA 653 $aRENDIMIENTO CUÁNTICO 700 1 $aBONNECARRERE, V. 700 1 $aFERNÁNDEZ, S. 700 1 $aSILVA, P. 700 1 $aSIMONDI, S. 700 1 $aBORSANI, O.
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