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Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Solos.
Data corrente:  18/02/2010
Data da última atualização:  01/11/2021
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  CHAGAS, C. da S.; VIEIRA, C. A. O.; FERNANDES FILHO, E. I.; CARVALHO JUNIOR, W. de.
Afiliação:  CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; CARLOS A. O. VIEIRA, DEC/UFV; ELPIDIO I. FERNANDES FILHO, DPS/UFV; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS.
Título:  Utilização de redes neurais artificiais na classificação de níveis de degradação em pastagens.
Ano de publicação:  2009
Fonte/Imprenta:  Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v. 13, n. 3, p. 319-327, 2009.
DOI:  https://doi.org/10.1590/S1415-43662009000300014
Idioma:  Português
Conteúdo:  Este trabalho teve por objetivo avaliar a eficiência dos classificadores redes neurais artificiais (RNA) e o de máxima verossimilhança (Maxver) na classificação do uso da terra no município de Viçosa, MG, a partir de imagens do sensor ASTER, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens. Neste estudo, foram identificados três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte) e avaliada uma composição da imagem do sensor ASTER contendo as 3 bandas do visível e infravermelho próximo, com resolução espacial de 15 m. O simulador de redes neurais empregado foi o "Java Neural Network Simulator" e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Os resultados mostram que a classificação por redes neurais, embora apresente resultado ligeiramente superior, teve desempenho estatisticamente semelhante ao obtido pela classificação pelo Maxver, obtendo um índice Kappa de 0,80, contra 0,79, respectivamente. Nas classificações realizadas a classe que apresentou maior erro de classificação foi a pastagem no nível de degradação forte, enquanto a maior exatidão na classificação foi obtida pelo café, para ambos os classificadores, com 100 e 96%, respectivamente.
Palavras-Chave:  Aster; Classificação supervisionada.
Thesagro:  Sensoriamento Remoto.
Categoria do assunto:  P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/184952/1/Cesar-Waldir-Redes-neurais.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Solos (CNPS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPS14585 - 1UPCAP - DD2009.00201
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1.Imagem marcado/desmarcadoCHAGAS, C. da S.; VIEIRA, C. A. O.; FERNANDES FILHO, E. I.; CARVALHO JUNIOR, W. de. Comparação entre imagens Aster e Landsat 7 na classificação de níveis de degradação de pastagens utilizando redes neurais artificiais. Revista Brasileira de Cartografia, Rio de Janeiro, v. 60, n. 3, p. 243-252, out. 2008.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: Nacional - A
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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2.Imagem marcado/desmarcadoCHAGAS, C. da S.; VIEIRA, C. A. O.; FERNANDES-FILHO, E. I. Comparison between artificial neural networks and maximum likelihood classification in digital soil mapping. Revista Brasileira de Ciência do Solo, v. 37, n. 2, p. 339-351, mar./abr. 2013.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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3.Imagem marcado/desmarcadoCHAGAS, C. da S.; VIEIRA, C. A. O.; FERNANDES FILHO, E. I.; CARVALHO JUNIOR, W. de. Utilização de redes neurais artificiais na classificação de níveis de degradação em pastagens. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v. 13, n. 3, p. 319-327, 2009.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 1
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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4.Imagem marcado/desmarcadoCHAGAS, C. da S.; FERNANDES FILHO, E. I.; VIEIRA, C. A. O.; CARVALHO JUNIOR, W. de. Utilização de redes neurais artificiais para predição de classes de solo em uma bacia hidrográfica no domínio de Mar de Morros. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 13., 2007, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: INPE, 2007. p. 2421-2428.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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5.Imagem marcado/desmarcadoCHAGAS, C. da S.; FERNANDES FILHO, E. I.; VIEIRA, C. A. O.; SCHAEFER, C. E. G. R.; CARVALHO JUNIOR, W. de. Atributos topográficos e dados do Landsat 7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 45, n. 5, p. 497-50, maio 2010.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 1
Biblioteca(s): Embrapa Solos; Embrapa Unidades Centrais.
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6.Imagem marcado/desmarcadoSOUZA, E. de; FERNANDES FILHO, E. I.; CHAGAS, C. da S.; SCHAEFER, C. E. G. R.; KER, J. C.; VIEIRA, C. A. O.; SIMAS, F. N. B. Classificação superviosionada de solos por redes neurais artificiais na Serra do Cipó - MG. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 33., 2011, Uberlândia. Solos nos biomas brasileiros: sustentabilidade e mudanças climáticas: anais. [Uberlândia]: SBCS: UFU, ICIAG, 2011. 1 CD-ROM.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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7.Imagem marcado/desmarcadoCARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S.; FERNANDES FILHO, E. I.; VIEIRA, C. A. O.; SCHAEFER, C. E. G.; BHERING, S. B.; FRANCELINO, M. R. Digital soilscape mapping of tropical hillslope areas by neural networks. Scientia Agricola, Piracicaba, v. 68, n. 6, p. 691-696, Nov./Dec. 2011.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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8.Imagem marcado/desmarcadoCARVALHO JUNIOR, W. de; FERNANDES FILHO, E. I.; VIEIRA, C. A. O.; SCHAEFER, C. E. G. R.; CHAGAS, C. da S. Geomorphometric attributes applied to soil-landscapes supervised classification of mountainous tropical areas in Brazil: a case study. In: HARTEMINK, A. E.; McBRATNEY, A.; MENDONÇA-SANTOS, M. de L. (ed.). Digital soil mapping with limited data. Dordrecht: Springer, 2008. cap. 32, p. 357-365.
Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico
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