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Classificação de imagens termais em alvos agrícolas. Author(s): EVARISTO, J. W.; VENDRUSCULO, L. G.; BASSI, B.; GARCIA, T. A segmentação de alvos de interesse em imagens capturadas eletronicamente é importante para aplicações no setor agrícola e florestal. Por meio da individualização dos alvos nas imagens é possível, por... ... Repository: BDPA Publication year: 2017
Predição da textura e classificação do solo através da análise multivariada de imagens digitais. Author(s): MORAIS, P. A. O.; SOUZA, D. M.; MADARI, B. E. A textura do solo representa a distribuição quantitativa das partículas minerais menores que 2 mm: areia, argila e silte. Esses parâmetros viabilizam a classificação do solo e essa, por sua vez, orien... ... Repository: BDPA Publication year: 2014
Estado da arte da classificação automática de áreas agrícolas usando imagens de sensoriamento remoto. Author(s): BARBEDO, J. G. A. 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 futura... ... Repository: BDPA Publication year: 2018
Classificação digital de imagens de sensoriamento remoto: tutorial básico. Author(s): QUARTAROLI, C. F.; BATISTELLA, M. Repository: BDPA Publication year: 2006
Classificação de áreas algodoeiras utilizando séries temporais de imagens Modis. Author(s): WERNER, J. P. S.; OLIVEIRA, S. R. de M.; ESQUERDO, J. C. D. M. Resumo: O objetivo deste trabalho foi classificar áreas com o cultivo de algodão no estado de Mato Grosso. Foram utilizados dados de referência terrestre e uma série temporal de imagens de índices veg... ... Repository: BDPA Publication year: 2017
Classificação textural de solos através da análise multivariada de imagens. Author(s): MORAIS, P. A. de O.; SOUZA, D. M. de; MADARI, B. E. A textura do solo, partículas menores que 2mm (areia, argila e silte), é um parâmetro importante que determina o comportamento de solos. Esse, por sua vez,orienta o manejo, a irrigação e a adição de i... ... Repository: BDPA Publication year: 2014
Mapeamento de pastagens por meio da classificação da fusão de imagens Landsat-8/OLI e MODIS no município de São Gabriel do Oeste - MS. Author(s): CAON, I. L.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. S.; OLDONI, L. V. Resumo. O sensoriamento remoto mostra-se eficiente no mapeamento de grandes áreas geográficas, executado a partir de imagens orbitais. A alta resolução espacial presente em sensores tem permitido o ma... ... Repository: BDPA Publication year: 2018
Classificação de imagens orbitais com auxílio da análise por componentes principais no município de Montenegro, RS, 2009. Author(s): SCHRODER, V. F.; FILIPPINI ALBA, J. M. Repository: BDPA Publication year: 2010
Classificação digital de imagens CBERS-2B para identificação de áreas de pastagem degradada. Author(s): LUCIANO, A. C. dos; SILVA, J. dos S. V. da Utilizar imagens do satélite CBERS-2B e técnicas de processamento de imagens para identificar as áreas de pastagem degradada com solo exposto, nas sub-bacias do ribeirão Barreiro e ribeirão Mandioca,... ... Repository: BDPA Publication year: 2009
Aplicação de técnicas de classificação semissupervisionada para análise de séries multitemporais de imagens de satélite. Author(s): ROMANI, L. A. S.; AMARAL, B. F. do; GONÇALVES, R. R. do V.; ZULLO JÚNIOR, J.; SOUSA, E. P. M. de Este trabalho apresenta uma comparação de dois algoritmos de classificação semissupervisionada utilizados para auxiliar na identificação de áreas de cultivo de cana-de-açúcar, uma importante commoditi... ... Repository: BDPA Publication year: 2013

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