Data/hora: 26/05/2024 12:24:07

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 29/05/2009
Data da última atualização: | 01/12/2010
Autoria: | NAVARES, J. F.; VIEIRA, T. G. C.; LACERDA, W. S.
Afiliação: | JULIO FLORES NAVARES, EPAMIG/CTSM; TATIANA GROSSI CHQUILOF VIEIRA, EPAMIG/CTSM, IMA, FAPEMIG; WILIAN SOARES LACERDA, DCC/UFLA.
Título: | Classificação de áreas cafeeiras por meio de redes neurais artificiais e os aspectos relacionados à reflectância: um estudo exploratório.
Ano de publicação: | 2009
Fonte/Imprenta: | In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 14., 2009, Natal. Anais... São José dos Campos: INPE, 2009.
Páginas: | p. 7855-7862.
Idioma: | Português
Conteúdo: | Neste trabalho realizaram-se estudos visando desenvolver uma metodologia de classificação de áreas cafeeiras em imagens TM Landsat de diferentes épocas e bandas. Utilizando redes neurais artificiais (RNAs), procura-se um procedimento que propicie uma alternativa mais eficiente do que os classificadores automáticos conhecidos. Para o estudo utilizou-se o software Idrisi, pois este possui entre suas ferramentas de trabalho vários tipos de redes neurais, das quais, inicialmente estudar-se-á o tipo MLP.
Palavras-Chave: | Classificação automática; Inteligência artificial; Mapeamento de uso da terra; Redes neurais artificiais; Reflectância.
Thesagro: | Agricultura; Café; Sensoriamento remoto.
Thesaurus Nal: | Remote sensing.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (12991-1) - ADD - PL - DV -  -  - 2009.00001 - DIS