Identificação de áreas agrícolas para manejo diferenciado utilizando o algoritmo ckMeansImage

Os avanços tecnológicos produziram várias ferramentas para auxiliar a tomada de decisões para profissionais de ciências agrícolas. As tecnologias que apresentam grande potencial para o setor agrícola são o Sensoriamento Remoto, que possui diversas ferramentas para extração e análise de informações,...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Vargas, Rogério R., Freddo, Ricardo, Russini, Alexandre, Amorim, Natália C., Galafassi, Cristiano
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Portugués
Publicado: 2018
Materias:
Ciencias Informáticas
Sensores Remotos
agrupamento
ckMeansImage
fuzzy
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/70981
http://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/CAI-3.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Os avanços tecnológicos produziram várias ferramentas para auxiliar a tomada de decisões para profissionais de ciências agrícolas. As tecnologias que apresentam grande potencial para o setor agrícola são o Sensoriamento Remoto, que possui diversas ferramentas para extração e análise de informações, sendo uma delas o procedimento já realizado. A alta complexidade dos componentes antrópicos e naturais faz com que as rotações computacionais fiquem confusas e se tornem ferramentas com grande potencial em suas aplicações. Desta forma, o trabalho aplica o algoritmo ckMeansImage em uma imagem multiespectral com o objetivo de detectar áreas para cultivo. O algoritmo processou uma imagem da região de estudo em 4 grupos, sendo os seguintes: Gramíneas e leguminosas, remanescentes de arroz irrigado, pós-colheita de soja e acúmulo de água. Por meio dos resultados conclui-se que o algoritmo apresenta resultados satisfatórios, permitindo uma interpretação da representação de cada grupo.
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Freddo, Ricardo
Russini, Alexandre
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Galafassi, Cristiano
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