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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
04/10/2012 |
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Data da última atualização: |
08/10/2012 |
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Autoria: |
SILVA JÚNIOR. J. N. da; GAYÃO, T. de J.; CASTRO, R. da S. |
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Título: |
A morte das mangueiras do Recife (resultados preliminares do estudo deste doença). |
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Ano de publicação: |
1959 |
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Fonte/Imprenta: |
Recife: Instituto Agronômico do Nordeste, 1959. |
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Páginas: |
38 p. |
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Série: |
(IANE. Boletim Técnico, 7). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Sintomatologia da doença; Controversias a respeito da etiologiaInsetos relacionados com a doença. |
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Palavras-Chave: |
Mango; Mangueira; Morte; Recife. |
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Thesagro: |
Doença; Manga. |
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Categoria do assunto: |
A Sistemas de Cultivo |
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Marc: |
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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: |
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
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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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