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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
17/09/2008 |
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Data da última atualização: |
30/12/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
LOPES, A. P.; DANTAS, B. F.; ARAÚJO, M. do N.; SILVA, P. P. da; SOUZA, Y. A. de. |
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Afiliação: |
Armando Pereira Lopes, UPE; BARBARA FRANCA DANTAS, CPATSA; Marcelo do Nascimento Araújo, UPE; Paloma Pereira da Silva, UPE; Yara Andréo de Souza, UPE. |
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Título: |
Desenvolvimento inicial de plantas de catingueira (Caesalpinia pyramidalis Tul.) submetidas ao estresse hídrico. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO NACIONAL DE BOTÂNICA, 59.; REUNIÃO NORDESTINA DE BOTÂNICA, 31.; CONGRESSO LATINOAMERICANO Y DEL CARIBE DE CACTÁCEAS Y OTRAS SUCULENTAS, 4.; CONGRESS OF INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR SUCULENT PLANT STUDY, 30., 2008, Natal. Atualidades, desafios e perspectivas da botânica no Brasil: anais. Natal: UFERSA: UFRN: SBB, 2008. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
De acordo com os resultados obtidos pode-se concluir que as plântulas de catingueira são resistentes às condições de estresse hídrico produzidaspor 50% de CC. |
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Palavras-Chave: |
estresse hídrico; Plântulas. |
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Thesagro: |
Caatinga; Catingueira; Crescimento. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CPATSA/38749/1/OPB1886.pdf
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Marc: |
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260 $aIn: CONGRESSO NACIONAL DE BOTÂNICA, 59.; REUNIÃO NORDESTINA DE BOTÂNICA, 31.; CONGRESSO LATINOAMERICANO Y DEL CARIBE DE CACTÁCEAS Y OTRAS SUCULENTAS, 4.; CONGRESS OF INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR SUCULENT PLANT STUDY, 30., 2008, Natal. Atualidades, desafios e perspectivas da botânica no Brasil: anais. Natal: UFERSA: UFRN: SBB$c2008
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Registro original: |
Embrapa Semiárido (CPATSA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
06/05/2019 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
CAON, I. L.; BECKER, W. R.; GANASCINI, D.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. de S.; PRUDENTE, V. H. R.; OLDONI, L. V.; ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E. |
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Afiliação: |
IVÃ LUIS CAON, Unioeste; WILLYAN RONALDO BECKER, Unioeste; DIANDRA GANASCINI, Unioeste; CARLOS EDUARDO VIZZOTTO CATTANI, Unioeste; ISAQUE DE SOUZA MENDES, Unioeste; VICTOR HUGO ROHDEN PRUDENTE, Inpe; LUCAS VOLOCHEN OLDONI, Inpe; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; ERIVELTO MERCANTE, Unioeste. |
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Título: |
Comparativo entre os classificadores RF e MAXVER, para classificação de uso e cobertura da terra, em diferentes densidades temporais. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. |
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Páginas: |
4 p. |
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ISBN: |
978-85-17-00097-3 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del?Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. SBSR 2019. |
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Conteúdo: |
RESUMO. O uso combinado de sensores com melhor resolução temporal com sensores de melhor resolução espacial, têm permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre. Desse modo destacam-se os algoritmos de predição, que são capazes de unir a melhor resolução espacial de um sensor a melhor resolução temporal de outro. Além das resoluções das imagens, o uso de algoritmos de classificação eficientes é decisivo para se obter elevada acurácia nos mapeamentos. Assim, o objetivo desse trabalho foi comparar os classificadores Random Forest e Máxima Verossimilhança, com diferentes modos de entrada de dados, a fim de definir qual o melhor classificador. Os resultados apontaram que o algoritmo Random Forest apresentou as maiores métricas de acurácia. |
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Palavras-Chave: |
Algoritmo Random Forest; Classificação de imagens; Cobertura da terra; Fusão de imagens; Image classification; Image fusion; STARFM. |
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Thesagro: |
Uso da Terra. |
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Thesaurus NAL: |
Land cover; Land use. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/196958/1/PL-Comparativo-SBSR-2019.pdf
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Marc: |
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520 $aRESUMO. O uso combinado de sensores com melhor resolução temporal com sensores de melhor resolução espacial, têm permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre. Desse modo destacam-se os algoritmos de predição, que são capazes de unir a melhor resolução espacial de um sensor a melhor resolução temporal de outro. Além das resoluções das imagens, o uso de algoritmos de classificação eficientes é decisivo para se obter elevada acurácia nos mapeamentos. Assim, o objetivo desse trabalho foi comparar os classificadores Random Forest e Máxima Verossimilhança, com diferentes modos de entrada de dados, a fim de definir qual o melhor classificador. Os resultados apontaram que o algoritmo Random Forest apresentou as maiores métricas de acurácia.
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700 1 $aMERCANTE, E.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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