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Predição da textura e classificação do solo através da análise multivariada de imagens digitais. Autoria: 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2014
Estado da arte da classificação automática de áreas agrícolas usando imagens de sensoriamento remoto. Autoria: 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2018
Classificação de formações vegetais do Pantanal por meio da análise orientada a objeto em imagens de satélite de alta resolução espacial. Autoria: GOMES, P. B.; BOLFE, E. L.; ARAUJO, L. S. de; VICTORIA, D. de C.; GARRASTAZU, M. C. 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. 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
Mapeamento da cultura da soja com imagens Landsat 5/TM utilizando algoritmos de classificação supervisionada. Autoria: GANAN, J. R.; ROCHA, J. V.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G. 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. Autoria: FERREIRA, C. E. G.; PRADO, R. B.; BENITES, V. de M.; POLIDORO, J. C.; NAUMOV, A. 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. Autoria: 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,... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2009
Um método para modelagem de conhecimento multitemporal no processo de classificação automática de imagens de sensores remotos. Autoria: CAMPOS, V. de O.; FEITOSA, R. Q.; MOTA, G. L. A.; PACHECO, M. A. C.; COUTINHO, H. L. da C. O presente trabalho propõe um procedimento para a modelagem de conhecimento multitemporal e sua integração com outras formas de conhecimento num ambiente integrado para a interpretação automática de i... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2005
Classificação de imagens termais em alvos agrícolas. Autoria: 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2017
Classificação de imagens orbitais com auxílio da análise por componentes principais no município de Montenegro, RS, 2009. Autoria: SCHRODER, V. F.; FILIPPINI ALBA, J. M. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2010

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