Identificação de áreas agrícolas para manejo diferenciado utilizando o algoritmo ckMeansImage

Autores
Vargas, Rogério R.; Freddo, Ricardo; Russini, Alexandre; Amorim, Natália C.; Galafassi, Cristiano
Año de publicación
2018
Idioma
portugués
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
Sensores Remotos
agrupamento
ckMeansImage
fuzzy
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
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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