Data/hora: 23/06/2024 01:23:17

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: 	--
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