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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSANTOS, T. T.
dc.contributor.authorKOENIGKAN, L. V.
dc.contributor.authorTAKEMURA, C. M.
dc.contributor.authorSANTOS, P. M.
dc.date.accessioned2023-12-19T11:36:40Z-
dc.date.available2023-12-19T11:36:40Z-
dc.date.created2023-12-19
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationCampinas: Embrapa Agricultura Digital, 2023. 26 p. il. color.
dc.identifier.issn2764-2623
dc.identifier.urihttp://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1159951-
dc.descriptionNeste trabalho, apresentamos uma metodologia baseada em aprendizado auto-supervisionado de representações capazes de caracterizar pequenas amostras de pastagem (≤ 1 m²), permitindo varreduras aéreas em grande nível de detalhe.
dc.language.isopor
dc.relation.ispartofseries(Embrapa Agricultura Digital. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 57).
dc.rightsopenAccess
dc.subjectAprendizado de máquina
dc.subjectImagem de pastagem
dc.subjectMetodologia
dc.subjectPastagens
dc.subjectDrones
dc.subjectMachine learning
dc.subjectMasked autoencoders
dc.titleAprendizado auto-supervisionado de representações para monitoramento de pastagens por imagens em alta resolução.
dc.typeFolhetos
dc.subject.thesagroSensoriamento Remoto
dc.subject.nalthesaurusRemote sensing
dc.subject.nalthesaurusPastures
riaa.ainfo.id1159951
riaa.ainfo.lastupdate2023-12-19
dc.contributor.institutionTHIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; LUCIANO VIEIRA KOENIGKAN, CNPTIA; CELINA MAKI TAKEMURA, CNPM; PATRICIA MENEZES SANTOS, CPPSE.
Aparece nas coleções:Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (CNPTIA)

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