Data/hora: 02/06/2024 17:38:52

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 29/05/2009
Data da última atualização: | 01/12/2010
Autoria: | VIEIRA, T. G. C.; LACERDA, W. S.; BOTELHO, T. G.
Afiliação: | TATIANA GROSSI CHQUILOFF VIEIRA, EPAMIG/CTSM (FAPEMIG); WILIAN SOARES LACERDA, DCC/UFLA; TIAGO GONÇALVES BOTELHO, EPAMIG/CTSM (FAPEMIG).
Título: | Mapeamento de áreas cafeeiras utilizando redes neurais artificiais: Estudo de caso na região de Três Pontas, Minas Gerais.
Ano de publicação: | 2009
Fonte/Imprenta: | In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 14., 2009, Natal. Anais... São José dos Campos: INPE, 2009.
Páginas: | p. 7947-7954.
Idioma: | Português
Conteúdo: | O objetivo deste trabalho é definir um procedimento de classificação automática utilizando redes neurais artificiais para identificação de áreas cafeeiras em imagens de satélite. Foi aplicada uma RNA treinada para discriminar classes de uso da terra em Três Pontas, MG, na classificação de dados de sensoriamento remoto tomadas em três épocas distintas, pelo sensor TM/Landsat.
Palavras-Chave: | Classificação automática; Imagens de satélite; Inteligência artificial; Mapeamento; Redes neurais artificiais.
Thesagro: | Agricultura; Café; Sensoriamento remoto; Uso da Terra.
Thesaurus Nal: | Neural networks; Remote sensing.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (12992-1) - ADD - PL - DV -  -  - 2009.00001 - DIS