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http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1159951
Título: | Aprendizado auto-supervisionado de representações para monitoramento de pastagens por imagens em alta resolução. |
Autoria: | SANTOS, T. T.![]() ![]() KOENIGKAN, L. V. ![]() ![]() TAKEMURA, C. M. ![]() ![]() SANTOS, P. M. ![]() ![]() |
Afiliação: | THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; LUCIANO VIEIRA KOENIGKAN, CNPTIA; CELINA MAKI TAKEMURA, CNPM; PATRICIA MENEZES SANTOS, CPPSE. |
Ano de publicação: | 2023 |
Referência: | Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2023. 26 p. il. color. |
Conteúdo: | 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 |
Palavras-chave: | Aprendizado de máquina Imagem de pastagem Metodologia Pastagens Drones Machine learning Masked autoencoders |
Série: | (Embrapa Agricultura Digital. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 57). |
ISSN: | 2764-2623 |
Tipo do Material: | Folhetos |
Acesso: | openAccess |
Aparece nas coleções: | Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (CNPTIA)![]() ![]() |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Boletim-57-2023.pdf | 17.24 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |