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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorVIANA, S. W. S.
dc.contributor.authorGIRÃO, L. N. S.
dc.contributor.authorBENDAHAN, A. B.
dc.contributor.authorFREITAS, V. de
dc.date.accessioned2022-07-11T15:19:21Z-
dc.date.available2022-07-11T15:19:21Z-
dc.date.created2022-07-11
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationIn: SEMANA NACIONAL DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA, 15., 2020, Boa Vista, RR. Inteligência Artificial: a nova fronteira da ciência brasileira: Boletim de resumos. Boa Vista, RR: 2020. Organizado por Rodrigo Leonardo Costa De Oliveira; Ivanise Maria Rizzatti, Thiago José Costa Alves; Juliane Marques de Souza; Katharine Coimbra Toledo. p. 70-74.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1144605-
dc.descriptionO Trabalho tem como objetivo identificar os índices de vegetação com maior potencial para classificar pastagens infestadas com invasoras no ambiente amazônico, por meio de análise visual de doze índices de vegetação que utilizam apenas bandas espectrais no espectro do visível (RGB).
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectDrone
dc.subjectClassificação de pastagens
dc.titleAnálise visual de índices de vegetação utilizando imagens RGB para classificação de áreas de pastagens com presença de plantas invasoras.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroSensoriamento Remoto
riaa.ainfo.id1144605
riaa.ainfo.lastupdate2022-07-11
dc.contributor.institutionAMAURY BURLAMAQUI BENDAHAN, CPAF-RR.
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CPAF-RR)

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