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| Registros recuperados : 1 | |
| 1. |  | SANTOS, C. H. dos; ROMANO, R. A.; NICOLODELLI, G.; CARVALHO, C. M.; VILLAS-BOAS, P. R.; MARTIN NETO, L.; MONTES, C. R.; MELDI, A. J.; MILORI, D. M. B. P. Performance evaluation of a portable laser-induced fluorescence spectroscopy system for the assessment of the humification degree of the soil organic matter. Journal of the Brazilian Chemical Society, Campinas; v. 26, n. 4, p. 775-783, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação; Embrapa Unidades Centrais. |
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| Registros recuperados : 1 | |
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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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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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