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Predição da textura e classificação do solo através da análise multivariada de imagens digitais. 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2014
Aplicação de técnicas de classificação semissupervisionada para análise de séries multitemporais de imagens de satélite. 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2013
Estado da arte da classificação automática de áreas agrícolas usando imagens de sensoriamento remoto. 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2018
Classificação digital de imagens de sensoriamento remoto: tutorial básico. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2006
Classificação de formações vegetais do Pantanal por meio da análise orientada a objeto em imagens de satélite de alta resolução espacial. As mudanças na cobertura vegetal das terras são componentes importantes nas discussões ambientais e de utilização das terras por atividades de produção agropecuária nos diferentes biomas brasileiros.... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 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. 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
Mapeamento da cultura da soja com imagens Landsat 5/TM utilizando algoritmos de classificação supervisionada. O trabalho tem como objetivo mapear as áreas da soja na região Oeste do Estado do Paraná com imagens Landsat 5/TM, por meio de classificações digitais supervisionadas realizadas no software Envi 4.0,... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2005
Classificação semi-automática de imagens multitemporais Landsat-5 para análise do padrão de uso agrícola das terras do sudoeste goiano. No estudo em questão, utilizou-se um classificador por regiões, que utiliza, além de informação espectral de cada pixel, a informação espacial que envolve a relação com seus vizinhos. Eles procuram si... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2009
Classificação digital de imagens CBERS-2B para identificação de áreas de pastagem degradada. 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,... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2009
Classificação de imagens termais em alvos agrícolas. 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2017

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