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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorCAON, I. L.pt_BR
dc.contributor.authorBECKER, W. R.pt_BR
dc.contributor.authorGANASCINI, D.pt_BR
dc.contributor.authorCATTANI, C. E. V.pt_BR
dc.contributor.authorMENDES, I. de S.pt_BR
dc.contributor.authorPRUDENTE, V. H. R.pt_BR
dc.contributor.authorOLDONI, L. V.pt_BR
dc.contributor.authorANTUNES, J. F. G.pt_BR
dc.contributor.authorMERCANTE, E.pt_BR
dc.date.accessioned2019-05-07T00:46:19Z-
dc.date.available2019-05-07T00:46:19Z-
dc.date.created2019-05-06
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019.pt_BR
dc.identifier.isbn978-85-17-00097-3pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1108719-
dc.descriptionRESUMO. O uso combinado de sensores com melhor resolução temporal com sensores de melhor resolução espacial, têm permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre. Desse modo destacam-se os algoritmos de predição, que são capazes de unir a melhor resolução espacial de um sensor a melhor resolução temporal de outro. Além das resoluções das imagens, o uso de algoritmos de classificação eficientes é decisivo para se obter elevada acurácia nos mapeamentos. Assim, o objetivo desse trabalho foi comparar os classificadores Random Forest e Máxima Verossimilhança, com diferentes modos de entrada de dados, a fim de definir qual o melhor classificador. Os resultados apontaram que o algoritmo Random Forest apresentou as maiores métricas de acurácia.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectFusão de imagenspt_BR
dc.subjectSTARFMpt_BR
dc.subjectClassificação de imagenspt_BR
dc.subjectCobertura da terrapt_BR
dc.subjectAlgoritmo Random Forestpt_BR
dc.subjectImage fusionpt_BR
dc.subjectImage classificationpt_BR
dc.titleComparativo entre os classificadores RF e MAXVER, para classificação de uso e cobertura da terra, em diferentes densidades temporais.pt_BR
dc.typeArtigo em anais e proceedingspt_BR
dc.date.updated2020-01-21T11:11:11Z
dc.subject.thesagroUso da Terrapt_BR
dc.subject.nalthesaurusLand usept_BR
dc.subject.nalthesaurusLand coverpt_BR
dc.description.notesEditores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del?Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. SBSR 2019.pt_BR
dc.format.extent24 p.pt_BR
riaa.ainfo.id1108719pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2020-01-21 -02:00:00
dc.contributor.institutionIVÃ LUIS CAON, Unioeste; WILLYAN RONALDO BECKER, Unioeste; DIANDRA GANASCINI, Unioeste; CARLOS EDUARDO VIZZOTTO CATTANI, Unioeste; ISAQUE DE SOUZA MENDES, Unioeste; VICTOR HUGO ROHDEN PRUDENTE, Inpe; LUCAS VOLOCHEN OLDONI, Inpe; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; ERIVELTO MERCANTE, Unioeste.pt_BR
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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