Título:	Classificação de áreas de café em Minas Gerais por meio do novo algoritmo QMAS em imagem espectral Geoeye-1.
Autoria:	COLTRI, P. P. CORDEIRO, R. L. F. SOUZA, T. T. de ROMANI, L. A. S. ZULLO JÚNIOR, J. TRAINA JÚNIOR, C. TRAINA, A. J. M.
Afiliação:	PRISCILA PEREIRA COLTRI, Unicamp; ROBSON LEONARDO FERREIRA CORDEIRO, ICMC/USP; TAMIRES TESSAROLLI DE SOUZA, ICMC/USP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, Unicamp; CAETANO TRAINA JÚNIOR, ICMC/USP; AGMA JUCI MACHADO TRAINA, ICMC/USP.
Ano de publicação:	2011
Referência:	In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011.
Páginas:	p. 0539-0546.
Conteúdo:	Diante do grande desafio que é classificar imagens de sensoriamento remoto de café, o objetivo deste trabalho foi aplicar o novo algoritmo QMAS para classificar áreas de café comparando os resultados com o método tradicional de Classificação Supervisionada MAXVER, em imagens Geoeye-1. Os resultados indicam que o algoritmo QMAS obteve mais êxito na classificação das áreas de café do que o MAXVER, configurando-se em uma alternativa viável a classificação de imagens de satélite.
Thesagro:	Cafeicultura Café
NAL Thesaurus:	Algorithms
Palavras-chave:	Padrão espectral Algoritmo de classificação QMAS Coffee crops Spectral pattern
Notas:	SBSR 2011.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)