Data/hora: 21/06/2024 10:54:57

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Territorial.
Data corrente: | 19/12/2023
Data da última atualização: | 20/12/2023
Autoria: | SANTOS, T. T.; KOENIGKAN, L. V.; TAKEMURA, C. M.; SANTOS, P. M.
Afiliação: | THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; LUCIANO VIEIRA KOENIGKAN, CNPTIA; CELINA MAKI TAKEMURA, CNPM; PATRICIA MENEZES SANTOS, CPPSE.
Título: | Aprendizado auto-supervisionado de representações para monitoramento de pastagens por imagens em alta resolução.
Ano de publicação: | 2023
Fonte/Imprenta: | Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2023. 26 p. il. color.
Série: | (Embrapa Agricultura Digital. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 57).
ISSN: | 2764-2623
Idioma: | Português
Conteúdo: | Neste trabalho, apresentamos uma metodologia baseada em aprendizado auto-supervisionado de representações capazes de caracterizar pequenas amostras de pastagem (≤ 1 m²), permitindo varreduras aéreas em grande nível de detalhe.
Palavras-Chave: | Aprendizado de máquina; Drones; Imagem de pastagem; Machine learning; Masked autoencoders; Metodologia; Pastagens.
Thesagro: | Sensoriamento Remoto.
Thesaurus Nal: | Pastures; Remote sensing.

Categoria do assunto:

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X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia

URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1159951/1/Boletim-57-2023.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)

Exemplares:

CNPTIA - (21917-1) - UMT - FL - DD -  -  -  - DIS
CNPM - (6189-1) - UPC - FL - DD - 23/077 - BPD - 2023.077 - DIS
CPPSE - (26262-1) - UPC - FL - DD - PROCI-2023.00120 - SAN - 2023.00293 - DIS