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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
08/01/1991 |
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Data da última atualização: |
12/05/2015 |
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Autoria: |
ADANDEDJAN, C. C.; REID, R. L.; RANNEY, T. S.; TOWNSEND, E. C. |
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Título: |
Creep grazing lambs on tall fescue pastures. |
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Ano de publicação: |
1985 |
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Fonte/Imprenta: |
Morgantown : Agricultural and Forestry Experiment Station, 1985. |
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Páginas: |
30 p. |
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Idioma: |
Inglês |
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Thesagro: |
Pastagem. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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700 1 $aTOWNSEND, E. C.
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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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: |
11/07/2011 |
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Data da última atualização: |
24/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
COLTRI, P. P.; CORDEIRO, R. L. F.; SOUZA, T. T. de; ROMANI, L. A. S.; ZULLO JÚNIOR, J.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. |
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Afiliação: |
PRISCILA PEREIRA COLTRI, Unicamp; ROBSON LEONARDO FERREIRA CORDEIRO, ICMC/USP; TAMIRES TESSAROLLI DE SOUZA, ICMC/USP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, Unicamp; CAETANO TRAINA JÚNIOR, ICMC/USP; AGMA JUCI MACHADO TRAINA, ICMC/USP. |
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Título: |
Classificação de áreas de café em Minas Gerais por meio do novo algoritmo QMAS em imagem espectral Geoeye-1. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011. |
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Páginas: |
p. 0539-0546. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SBSR 2011. |
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Conteúdo: |
Diante do grande desafio que é classificar imagens de sensoriamento remoto de café, o objetivo deste trabalho foi aplicar o novo algoritmo QMAS para classificar áreas de café comparando os resultados com o método tradicional de Classificação Supervisionada MAXVER, em imagens Geoeye-1. Os resultados indicam que o algoritmo QMAS obteve mais êxito na classificação das áreas de café do que o MAXVER, configurando-se em uma alternativa viável a classificação de imagens de satélite. |
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Palavras-Chave: |
Algoritmo de classificação QMAS; Coffee crops; Padrão espectral; Spectral pattern. |
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Thesagro: |
Café; Cafeicultura. |
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Thesaurus NAL: |
Algorithms. |
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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/37230/1/cafep0993.pdf
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Marc: |
LEADER 01430nam a2200289 a 4500
001 1895471
005 2020-01-24
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245 $aClassificação de áreas de café em Minas Gerais por meio do novo algoritmo QMAS em imagem espectral Geoeye-1.$h[electronic resource]
260 $aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE$c2011
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520 $aDiante do grande desafio que é classificar imagens de sensoriamento remoto de café, o objetivo deste trabalho foi aplicar o novo algoritmo QMAS para classificar áreas de café comparando os resultados com o método tradicional de Classificação Supervisionada MAXVER, em imagens Geoeye-1. Os resultados indicam que o algoritmo QMAS obteve mais êxito na classificação das áreas de café do que o MAXVER, configurando-se em uma alternativa viável a classificação de imagens de satélite.
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700 1 $aTRAINA, A. J. M.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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