Mapeamento semiautomática de áreas cafeeiras no município de Três Pontas utilizando imagens Sentinel-2A

Página inicial
→
Biblioteca do Café
→
Trabalhos de Evento Científico
→
CBPC - Congresso Brasileiro de Pesquisas Cafeeiras
→
CBPC (43.:2017: Poços de Caldas, MG) - Anais
→
Ver item

dc.contributor.author	Campos, B. F. D.
dc.contributor.author	Volpato, M. M. L.
dc.contributor.author	Alves, H. M. R.
dc.contributor.author	Machado, M. L.
dc.contributor.author	Vieira, T. G. C.
dc.contributor.author	Inácio, F. D.
dc.contributor.author	Dantas, M. F.
dc.contributor.author	Conceição, K. V.
dc.contributor.author	Hoyos, J. M. A.
dc.contributor.author	Ribeiro, L. J.
dc.date.accessioned	2018-04-19T12:15:50Z
dc.date.available	2018-04-19T12:15:50Z
dc.date.issued	2017
dc.identifier.citation	CAMPOS, B. F. D. et al. Mapeamento semiautomática de áreas cafeeiras no município de Três Pontas utilizando imagens Sentinel-2A. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISAS CAFEEIRAS, 43., 2017, Poços de Caldas. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2017. (1 CD-ROM), 1 p.	pt_BR
dc.identifier.issn	2176-3429
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/123456789/9553
dc.description	Trabalho apresentado no 43º Congresso Brasileiro de Pesquisas Cafeeiras.	pt_BR
dc.description.abstract	O objetivo deste estudo foi mapear áreas cafeeiras utilizando imagem do sensor Sentinel-2A (ESA) e metodologia semiautomática de análise de imagem orientada a objeto geográfico (GEOBIA). A GEOBIA permite a segmentação das imagens em objetos espaciais que favorece a classificação, sendo, portanto um modelo diferencial em relação ao procedimento baseado em pixel a pixel.	pt_BR
dc.format	1 página	pt_BR
dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
dc.publisher	Embrapa Café	pt_BR
dc.subject.classification	Cafeicultura::Processos industriais e novos produtos	pt_BR
dc.title	Mapeamento semiautomática de áreas cafeeiras no município de Três Pontas utilizando imagens Sentinel-2A	pt_BR
dc.type	Trabalho de Evento Cientifico	pt_BR