To cite this paper use one of the standards below:
O objetivo do estudo consiste na identificação de indivíduos de frutíferas em consórcio a partir de imagens obtidas por Aeronave Remotamente Pilotada (RPA). As imagens foram pré-processadas realizando o alinhamento das fotos, filtragem dos pontos e obtenção do ortomosaico. Após foi elaborado os índices de vegetação, que combinados com o algoritmo de máquina Random Forest (RF), realizou a diferenciação de três classes temáticas: Cajueiro, consórcio e solo exposto. O algoritmo RF conseguiu descrever as classes com poucas confusões espectrais, apresentando valor de Kappa acima de 0,90. Para os índices de vegetação, o VDVI, RI e NGRDI tiveram resultados superiores na identificação dos indivíduos, com valores de Kappa acima de 0,50. A utilização do algoritmo RF foi o que possibilitou melhor identificação da vegetação, enquanto os índices de vegetação da região do visível apresentaram menor desempenho, gerando confusão espectral na bordadura das copas de Cajueiros com a cultura em consórcio
With nearly 200,000 papers published, Galoá empowers scholars to share and discover cutting-edge research through our streamlined and accessible academic publishing platform.
Learn more about our products:
This proceedings is identified by a DOI , for use in citations or bibliographic references. Attention: this is not a DOI for the paper and as such cannot be used in Lattes to identify a particular work.
Check the link "How to cite" in the paper's page, to see how to properly cite the paper