Data/hora: 14/06/2024 13:06:51

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 03/12/2018
Data da última atualização: | 04/12/2018
Autoria: | BARBEDO, J. G. A.
Afiliação: | JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA.
Título: | Estado da arte da classificação automática de áreas agrícolas usando imagens de sensoriamento remoto.
Ano de publicação: | 2018
Fonte/Imprenta: | Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2018.
Páginas: | 38 p.
Série: | (Embrapa informática Agropecuária. Documentos, 157).
ISSN: | 1677-9274
Idioma: | Português
Conteúdo: | Os objetivos deste documento são os seguintes: 1) identificar tais desafios e como eles foram tratados por diferentes autores ao longo das últimas décadas; e 2) servir como fonte de ideias para futuras pesquisas em segmentação automática e classificação de áreas agrícolas em imagens de sensoriamento remoto, com foco em dados de satélite compreendendo as bandas do infravermelho próximo e da luz visível.
Palavras-Chave: | Área agrícola; Classificação de culturas; Identificação de objetos; Imagens de satélites; Processamento de imagem; Técnicas de aprendizado.
Thesagro: | Alfafa; Algodão; Arroz; Milho; Sensoriamento Remoto; Soja; Trigo.
Thesaurus Nal: | Image analysis; Remote sensing; Rural areas.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/187606/1/Documento157-Jayme.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (19804-1) - UMT - FL - DD -  -  -  - DIS