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

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dc.contributorPRISCILA PEREIRA COLTRI, Unicamp; ROBSON LEONARDO FERREIRA CORDEIRO, ICMC/USP; TAMIRES TESSAROLLI DE SOUZA, ICMC/USP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, Unicamp; CAETANO TRAINA JÚNIOR, ICMC/USP; AGMA JUCI MACHADO TRAINA, ICMC/USP.
dc.creatorCOLTRI, P. P.
dc.creatorCORDEIRO, R. L. F.
dc.creatorSOUZA, T. T. de
dc.creatorROMANI, L. A. S.
dc.creatorZULLO JÚNIOR, J.
dc.creatorTRAINA JÚNIOR, C.
dc.creatorTRAINA, A. J. M.
dc.date2011-07-11T11:11:11Z
dc.date2011-07-11T11:11:11Z
dc.date2011-07-11T11:11:11Z
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dc.date2011-07-11
dc.date2011
dc.date2020-01-24T11:11:11Z
dc.date.accessioned2026-07-07T04:12:45Z
dc.descriptionDiante 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.
dc.descriptionSBSR 2011.
dc.formatp. 0539-0546.
dc.identifierIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011.
dc.identifierhttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/895471
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/454250
dc.languagepor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectPadrão espectral
dc.subjectAlgoritmo de classificação QMAS
dc.subjectCoffee crops
dc.subjectSpectral pattern
dc.subjectCafé
dc.subjectCafeicultura
dc.subjectAlgorithms
dc.titleClassificação de áreas de café em Minas Gerais por meio do novo algoritmo QMAS em imagem espectral Geoeye-1.
dc.typeArtigo em anais e proceedings

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