Título:	Mapeamento aquícola no estado do Paraná com machine learning e imagens de alta resolução espacial no GEE.
Autor:	SILVA, B. A. da UMMUS, M. E. HAYAKAWA, E. H. TROMBINI, C. B. BENNERT, A.
Afiliación:	BRUNO APARECIDO DA SILVA, BIOPAR EDUCAÇÃO; MARTA EICHEMBERGER UMMUS, CNPASA; ERICSON HIDEKI HAYAKAWA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DO OESTE DO PARANÁ; CAROLINA BALERA TROMBINI, BIOPARK EDUCAÇÃO; ALTAIR BENNERT, UNIVERSIDADE ESTADUAL DO OESTE DO PARANÁ.
Año:	2025
Referencia:	In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 21, 2025, Salvador. Anais eletrônicos. Campinas: Galoá, 2025.
Descripción:	O acompanhamento da expansão da atividade aquícola no Brasil é urgente. O estado do Paraná, que é líder nacional nessa atividade, não conta com uma base de dados geoespaciais que possa nortear o planejamento e ordenamento territorial da aquicultura. Assim, o objetivo deste artigo foi mapear os viveiros escavados utilizando algoritmo de machine learning e imagens Planet (4,77 m de resolução) no estado do Paraná.
Thesagro:	Aquicultura Viveiro
Palabras clave:	Mapeamento Viveiros escavados Machine learning Imagens Planet Paraná
Tipo de Material:	Artigo em anais e proceedings
Acceso:	openAccess
Aparece en las colecciones:	Artigo em anais de congresso (CNPASA)