Classificação de áreas de café em Minas Gerais por meio do novo algoritmo QMAS em imagem espectral Geoeye-1.

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Author(s): 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.

Summary: 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.

Publication year: 2011

Types of publication: Paper in annals and proceedings

Unit: Embrapa Digital Agriculture

Keywords: Algorithms, Algoritmo de classificação QMAS, Cafeicultura, Café, Coffee crops, Padrão espectral, Spectral pattern

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