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Automatic classification of soybean diseases based on digital images of leaf symptoms. Autoria: BARBEDO, J. G. A.; GODOY, C. V. ABSTRACT; This paper presents an algorithm for automatic classification of diseases that produce symptoms in soybean leaves. The algorithm is based on digital image processing techniques and on a modi... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2015
Classificação híbrida de imagens Landsat-8 e RapidEye para o mapeamento do uso e cobertura da terra nas Unidades Amostrais de Paisagem do Inventário Florestal Nacional do Brasil. Autoria: LUZ, N. B. da; OLIVEIRA, Y. M. M. de; ROSOT, M. A. D.; GARRASTAZU, M. C.; FRANCISCON, L.; MESQUITA JÚNIOR, H. N. de; FREITAS, J. V. de In response to the growing demand for reliable information on forest and tree resources as well as for land use/land cover (LULC) maps at larger scales, the Brazilian National Forest Inventory (NFI-BR... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2015
Análise e classificação textural de áreas de mata e café na região de Machado-MG. Autoria: SOUZA, V. C. O. de; VIEIRA, T. G. C.; ALVES, H. M. R.; VOLPATO, M. M. L. O objetivo desse trabalho é usar medidas texturais para classificar áreas de mata e café utilizando imagens do satélite Landsat 5. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2009
Qualidade da classificação automática de imagens de sensoriamento remoto em trabalhos apresentados nas edições anteriores do SBSR. Autoria: SCHULTZ, B.; LUIZ, A. J. B.; SANCHES, I. D. A.; FORMAGGIO, A. R. Abstract: A study has been carried out considering 18 years of papers published in the Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (Brazilian Remote Sensing Symposium) related to the subject of satell... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2015
Streamlined approaches for image classification using principal component analysis and hierarchical clustering of extrudates from coffee and sorghum blends. Autoria: HIDALGO CHÁVEZ, D. W.; SILVA, F. L. C. DA; PINTO, R. V.; CARVALHO, C. W. P. de; FREITAS-SILVA, O. This article describes simple methods to group images including principal component analysis (PCA) and hierarchical clustering of principal components (HCPC). Images of expanded and low expanded extru... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Monitoring complex integrated crop-livestock systems at regional scale in Brazil: a big earth observation data approach. Autoria: KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D.; MACHADO, P. L. O. de A.; ROSA, M.; GAETANO, R.; BÉGUÉ, A. Due to different combinations of agriculture, livestock and forestry managed by rotation, succession and intercropping practices, integrated agriculture production systems such as integrated crop-live... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
Use of images of leaves and fruits of apple trees for automatic identification of symptoms of diseases and nutritional disorders. Autoria: NACHTIGALL, L. G.; ARAUJO, R. M.; NACHTIGALL, G. R. Rapid diagnosis ofsymptoms caused by pest attack, diseases and nutritional or physiological disorders in apple orchards is essential to avoid greater losses. This paper aimed to evaluate the efficienc... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2017
Aplicação de lógica fuzzy para estimativa de área plantada da cultura de soja utilizando imagens AVHRR-NOAA. Autoria: ANTUNES, J. F. G.; ZULLO JÚNIOR, J. Nesse contexto, o objetivo do trabalho é desenvolver uma metodologia de classificação automática baseada em lógica fuzzy utilizando índices de vegetação de imagens AVHRR-NOAA para estimar a área plant... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2007
Mapeamento de pastagens por meio da classificação da fusão de imagens Landsat-8/OLI e MODIS no município de São Gabriel do Oeste - MS. Autoria: 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2018
Comparativo entre os classificadores RF e MAXVER, para classificação de uso e cobertura da terra, em diferentes densidades temporais. Autoria: CAON, I. L.; BECKER, W. R.; GANASCINI, D.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. de S.; PRUDENTE, V. H. R.; OLDONI, L. V.; ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E. RESUMO. O uso combinado de sensores com melhor resolução temporal com sensores de melhor resolução espacial, têm permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre. Desse modo destacam-se os alg... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019

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