Para citar este trabalho use um dos padrões abaixo:
As tecnologias de Sensoriamento Remoto e a Inteligência Artificial emergem com potencial para definir novas ferramentas de monitoramento ambiental a partir de sua combinação. O presente trabalho propõe uma abordagem que explora métodos de Detecção de Anomalias aplicados a imagens de Sensoriamento Remoto para identificar mudanças espaço-temporais na superfície da Terra. O potencial da
abordagem introduzida é explorado em um estudo de caso sobre a análise das mudanças da paisagem com aplicação dos métodos One-Class SVM e Isolation Forest em imagens MODIS e Landsat para regiões de Cáceres-MT e Altamira-PA, sujeitas às mudanças climáticas intensificadas pelos impactos de atividades antrópicas.
Com ~200 mil publicações revisadas por pesquisadores do mundo todo, o Galoá impulsiona cientistas na descoberta de pesquisas de ponta por meio de nossa plataforma indexada.
Confira nossos produtos e como podemos ajudá-lo a dar mais alcance para sua pesquisa:
Esse proceedings é identificado por um DOI , para usar em citações ou referências bibliográficas. Atenção: este não é um DOI para o jornal e, como tal, não pode ser usado em Lattes para identificar um trabalho específico.
Verifique o link "Como citar" na página do trabalho, para ver como citar corretamente o artigo