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http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1159951| Title: | Aprendizado auto-supervisionado de representações para monitoramento de pastagens por imagens em alta resolução. |
| Authors: | SANTOS, T. T.![]() ![]() KOENIGKAN, L. V. ![]() ![]() TAKEMURA, C. M. ![]() ![]() SANTOS, P. M. ![]() ![]() |
| Affiliation: | THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; LUCIANO VIEIRA KOENIGKAN, CNPTIA; CELINA MAKI TAKEMURA, CNPM; PATRICIA MENEZES SANTOS, CPPSE. |
| Date Issued: | 2023 |
| Citation: | Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2023. 26 p. il. color. |
| Description: | Neste 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. |
| Thesagro: | Sensoriamento Remoto |
| NAL Thesaurus: | Remote sensing Pastures |
| Keywords: | Aprendizado de máquina Imagem de pastagem Metodologia Pastagens Drones Machine learning Masked autoencoders |
| Series/Report no.: | (Embrapa Agricultura Digital. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 57). |
| ISSN: | 2764-2623 |
| Type of Material: | Folhetos |
| Access: | openAccess |
| Appears in Collections: | Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (CNPTIA)![]() ![]() |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Boletim-57-2023.pdf | 17.24 MB | Adobe PDF | ![]() View/Open |








