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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
11/07/2011 |
Data da última atualização: |
24/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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. |
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. |
Título: |
Classificação de áreas de café em Minas Gerais por meio do novo algoritmo QMAS em imagem espectral Geoeye-1. |
Ano de publicação: |
2011 |
Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011. |
Páginas: |
p. 0539-0546. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
SBSR 2011. |
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. |
Palavras-Chave: |
Algoritmo de classificação QMAS; Coffee crops; Padrão espectral; Spectral pattern. |
Thesagro: |
Café; Cafeicultura. |
Thesaurus Nal: |
Algorithms. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/37230/1/cafep0993.pdf
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Marc: |
LEADER 01430nam a2200289 a 4500 001 1895471 005 2020-01-24 008 2011 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aCOLTRI, P. P. 245 $aClassificação de áreas de café em Minas Gerais por meio do novo algoritmo QMAS em imagem espectral Geoeye-1.$h[electronic resource] 260 $aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE$c2011 300 $ap. 0539-0546. 500 $aSBSR 2011. 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. 650 $aAlgorithms 650 $aCafé 650 $aCafeicultura 653 $aAlgoritmo de classificação QMAS 653 $aCoffee crops 653 $aPadrão espectral 653 $aSpectral pattern 700 1 $aCORDEIRO, R. L. F. 700 1 $aSOUZA, T. T. de 700 1 $aROMANI, L. A. S. 700 1 $aZULLO JÚNIOR, J. 700 1 $aTRAINA JÚNIOR, C. 700 1 $aTRAINA, A. J. M.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Registros recuperados : 156 | |
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140. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | ZANELLA, J. R. C.; GAVA, D.; SIMON, N. L.; SCHIOCHET, M. F.; RITTERBUSCH. G. A.; ROCHA, C. S.; SCHAEFER, R.; WEIBLEN, R.; FLORES, E. F.; LIMA, M de; CARON, L.; MORES, N. Lack evidence of porcine reproductive and respiratory syndrome vírus (PRRSV) infection as cause of reproctuvie failure in Brazilian swine herds. In: INTERNATIONAL PIG VETERINARY SOCIETY CONGRESS, 22., 2012, Jeju. Proceedings... Jeju: IPVS, 2012. p. 965. Projeto/Plano de Ação: 02.11.01.006.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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