Data/hora: 20/06/2024 07:37:10

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Anais de Congresso	
Data corrente: 	11/07/2011	
Data da última atualização: 	24/01/2020	
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: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/37230/1/cafep0993.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (15857-1) - UPC - AA - DD -  -  - 2012.00002 - DIS