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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Café; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
24/02/2011 |
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Data da última atualização: |
04/03/2011 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ANDRADE, L. N. de; VIEIRA, T. G. C.; LACERDA, W. S.; ALVES, H. M. R.; VOLPATO, M. M. L.; BRAGA, R. C. A.; SOUZA, V. C. O. de. |
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Afiliação: |
LÍVIA NAIARA DE ANDRADE, CBP&D/Café; TATIANA GROSSI CHQUILOFF VIEIRA, EPAMIG/FAPEMIG; WILIAN SOARES LACERDA, UFLA; HELENA MARIA RAMOS ALVES, SAPC; MARGARETE MARIN LORDELO VOLPATO, EPAMIG; RICARDO CESAR ARSILLO BRAGA, UFLA/FAPEMIG; VANESSA CRISTINA OLIVEIRA DE SOUZA, EPAMIG. |
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Título: |
Redes neurais artificiais na classificação de áreas cafeeiras da região de Guaxupé. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS NO BRASIL, 6., 2009, Vitória. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A cultura cafeeira tem o padrão espectral muito próximo ao da mata, dificultando a classificação automática dessas classes uso da terra. A aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) na classificação de dados de Sensoriamento Remoto tem se mostrado uma abordagem promissora na discriminação de classes de maior complexidade. No presente trabalho foram utilizadas três bandas espectrais da imagem do satélite SPOT da região de Guaxupé, MG. O software utilizado para o processamento das imagens e classificação foi o IDRISI. Este trabalho visa à avaliação do uso de RNA para classificação automática de áreas cafeeiras em imagens de alta resolução espectral. Para validação dos mapas obtidos pela classificação, realizou-se o cruzamento do mapa de uso e ocupação da terra por classificação visual com o gerado pela RNA. Em relação ao mapa de referência, o índice Kappa (k) do mapa classificado pela RNA ficou em 71,85%, é considerado um índice bom. A metodologia de redes neurais artificiais multilayer perceptron (MLP) apresentou um bom resultado, porém é necessário que se utilize outros dados de entrada para a RNA, uma vez que somente as bandas espectrais não são suficientes para uma classificação otimizada. |
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Palavras-Chave: |
Classificação automática; Guaxupé; Rede neural artificial. |
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Thesagro: |
Cafeicultura; Sensoriamento Remoto. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/29157/1/Redes-neurais-artificiais-na-classifcacao-de-areas.pdf
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Marc: |
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520 $aA cultura cafeeira tem o padrão espectral muito próximo ao da mata, dificultando a classificação automática dessas classes uso da terra. A aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) na classificação de dados de Sensoriamento Remoto tem se mostrado uma abordagem promissora na discriminação de classes de maior complexidade. No presente trabalho foram utilizadas três bandas espectrais da imagem do satélite SPOT da região de Guaxupé, MG. O software utilizado para o processamento das imagens e classificação foi o IDRISI. Este trabalho visa à avaliação do uso de RNA para classificação automática de áreas cafeeiras em imagens de alta resolução espectral. Para validação dos mapas obtidos pela classificação, realizou-se o cruzamento do mapa de uso e ocupação da terra por classificação visual com o gerado pela RNA. Em relação ao mapa de referência, o índice Kappa (k) do mapa classificado pela RNA ficou em 71,85%, é considerado um índice bom. A metodologia de redes neurais artificiais multilayer perceptron (MLP) apresentou um bom resultado, porém é necessário que se utilize outros dados de entrada para a RNA, uma vez que somente as bandas espectrais não são suficientes para uma classificação otimizada.
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
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| Registros recuperados : 104 | |
| 2. |  | VOLPATO, M. M. L.; CUNHA, R. L. da; ALVES, H. M. R.; VIEIRA, T. G. C. Análise do comportamento da temperatura do ar em áreas cafeeiras arborizadas e a pleno sol em São Sebastião do Paraíso, MG. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISA CAFEEIROAS, 36., 2010, Guarapari. Anais...Brasília, DF: Embrapa Café, 2010.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 10. | | MARUJO, R. de F. B.; MOREIRA, M. A.; VOLPATO, M. M. L.; ALVES, H. M. R. Mapeamento da cultura cafeeira por meio de classificação automática utilizando atributos espectrais, texturais e fator de iluminaçao. Coffee Science, Lavras, v. 12, n. 2, p. 164-175, abr./jun. 2017 Título em inglês: Coffee crop detection by automatic classification using spectral and textural attributes and illumination factor.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 14. | | LEME, D. S.; BOELL, M. G.; VIEIRA, T. G. C.; VOLPATO, M. M. L.; ALVES, H. M. R. Banco de dados geográfico sobre a cafeicultura mineira: organização lógica e inserção de dados. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 8., 2013, Salvador. Sustentabilidade e inclusão Social. Brasília, DF: Embrapa Café, 2013.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 19. | | MESQUITA JUNIOR, C. H.; VOLPATO, M. M. L.; ALVES, H. M. R.; VIEIRA, T. G. C.; MEIRELES, E. J. L. Comportamento do índice espectral NDVI em áreas cafeeiras de Três Pontas, MG, nos anos de 2008-2009. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 7., 2011, Araxá. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2011.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 20. | | LUZ, M. P. S.; VOLPATO, M. M. L.; ALVES, H. M. R.; VIEIRA, T. G. C.; BORÉM, F. M. Condições agrometeorológicas de cafeeiros na região de Soledade de Minas, anos 1999-2011. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISAS CAFEEIRAS, 37., 2011, Poços de Caldas. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2011.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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