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    Imagens de sensoriamento remoto para monitorar as condições hídricas deáreas cafeeiras no sul de Minas Gerais
    (Embrapa Café, 2017) Ribeiro, L. J.; Volpato, M. M. L.; Alves, H. M. R.; Vieira, T. G. C.; Silva, V. A.; Meireles, E. J. L.; Inácio, F. D.; Dantas, M. F.; Maciel, D. A.
    O objetivo desse estudo foi descrever o comportamento do índice de vegetação NDVI nos anos de 2014 e 2015 e da precipitação coletada em estações meteorológicas visando demonstrar a relação entre condições hídricas dos cafeeiros e o NDVI.
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    Mapeamento semiautomática de áreas cafeeiras no município de Três Pontas utilizando imagens Sentinel-2A
    (Embrapa Café, 2017) Campos, B. F. D.; Volpato, M. M. L.; Alves, H. M. R.; Machado, M. L.; Vieira, T. G. C.; Inácio, F. D.; Dantas, M. F.; Conceição, K. V.; Hoyos, J. M. A.; Ribeiro, L. J.
    O objetivo deste estudo foi mapear áreas cafeeiras utilizando imagem do sensor Sentinel-2A (ESA) e metodologia semiautomática de análise de imagem orientada a objeto geográfico (GEOBIA). A GEOBIA permite a segmentação das imagens em objetos espaciais que favorece a classificação, sendo, portanto um modelo diferencial em relação ao procedimento baseado em pixel a pixel.
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    Item
    Precisão de mapeamentos semiautomáticos de áreas cafeeiras em municípios de Minas Gerais utilizando imagens Sentinel-2A
    (Embrapa Café, 2018) Campos, B. F. D.; Alves, H. M. R.; Volpato, M. M. L.; Machado, M. L.; Vieira, T. G. C.; Logato, E. S.; Inácio, F. D.; Dantas, M. F.
    O objetivo desse trabalho foi classificar imagens do satélite Sentinel 2- A utilizando metodologia GEOBIA e obter o mapa de uso da terra em municípios produtores de café de Minas Gerais de diferentes regiões do Estado.

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