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Registros recuperados : 33 | |
19. | | COSTA, M. B. W.; TREPTOW, W.; ARAÚJO, A. F. P.; PAPPAS JUNIOR, G. J. Predição de enterramentos atômicos de proteínas globulares utilizando-se estatística Bayesiana e linguagem Perl de bioinformática. In: ENCONTRO DO TALENTO ESTUDANTIL DA EMBRAPA RECURSOS GENÉTICOS E BIOTECNOLOGIA, 14., 2009, Brasília, DF. Anais: resumos dos trabalhos. Brasília, DF: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia, 2009. Resumo 028. p. 64 Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Registros recuperados : 33 | |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Pantanal. Para informações adicionais entre em contato com cpap.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
Data corrente: |
30/11/2015 |
Data da última atualização: |
17/03/2016 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
FUCCI, R. R.; PADOVANI, C. R.; ARAUJO, A. F. de; NUNES, G. M. |
Afiliação: |
RENAN ROCHA FUCCI, UFMS; CARLOS ROBERTO PADOVANI, CPAP; ALEX F. DE ARAUJO, UFMS; GUSTAVO MANZON NUNES, UFMT. |
Título: |
Classificação de imagens do Pantanal usando redes neurais artificiais MLP e perceptron linear. |
Ano de publicação: |
2015 |
Fonte/Imprenta: |
In: IBERIAN LATIN AMERICAN CONGRESS ON COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING, 36., 2015, Rio de Janeiro. Proceedings... Rio de Janeiro: ABEMEC, 2015. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
CILAMCE. |
Conteúdo: |
A região do Pantanal é uma imensa planície inundável, de superfície dinâmica, mutável em suas dimensões espacial e temporal. Essa dinâmica está relacionada a processos biofísicos e mais recentemente por ações humanas, ocasionando alta variabilidade espacial e temporal da cobertura vegetal. Em virtude de sua dimensão e dificuldade de acesso, o Pantanal carece de tecnologias que possam auxiliar em análises e estudos para a sua conservação e manejo, de maneira automatizada. Neste trabalho, apresentam-se os resultados da aplicação de classificadores de imagens baseados em Redes Neurais Artificiais (RNA), para imagens do Pantanal, produzidas pelo satélite Rapideye. O objetivo foi rotular os pixels da imagem de entrada, agrupando-os em classes que representam as diferentes áreas de vegetação e água. Os resultados preliminares produzidos neste trabalho foram bastante promissores, demonstrando que a metodologia adotada é pertinente e as técnicas de classificação implementadas, podem contribuir significativamente com a tarefa de análise e interpretação de imagens de satélite do Pantanal. |
Palavras-Chave: |
Classificadores; Reconhecimento de Padrões; Redes Neurais Artificiais (RNA). |
Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
Thesaurus NAL: |
Geospatial technology; Remote sensing. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 01920nam a2200229 a 4500 001 2030052 005 2016-03-17 008 2015 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aFUCCI, R. R. 245 $aClassificação de imagens do Pantanal usando redes neurais artificiais MLP e perceptron linear. 260 $aIn: IBERIAN LATIN AMERICAN CONGRESS ON COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING, 36., 2015, Rio de Janeiro. Proceedings... Rio de Janeiro: ABEMEC$c2015 500 $aCILAMCE. 520 $aA região do Pantanal é uma imensa planície inundável, de superfície dinâmica, mutável em suas dimensões espacial e temporal. Essa dinâmica está relacionada a processos biofísicos e mais recentemente por ações humanas, ocasionando alta variabilidade espacial e temporal da cobertura vegetal. Em virtude de sua dimensão e dificuldade de acesso, o Pantanal carece de tecnologias que possam auxiliar em análises e estudos para a sua conservação e manejo, de maneira automatizada. Neste trabalho, apresentam-se os resultados da aplicação de classificadores de imagens baseados em Redes Neurais Artificiais (RNA), para imagens do Pantanal, produzidas pelo satélite Rapideye. O objetivo foi rotular os pixels da imagem de entrada, agrupando-os em classes que representam as diferentes áreas de vegetação e água. Os resultados preliminares produzidos neste trabalho foram bastante promissores, demonstrando que a metodologia adotada é pertinente e as técnicas de classificação implementadas, podem contribuir significativamente com a tarefa de análise e interpretação de imagens de satélite do Pantanal. 650 $aGeospatial technology 650 $aRemote sensing 650 $aSensoriamento Remoto 653 $aClassificadores 653 $aReconhecimento de Padrões 653 $aRedes Neurais Artificiais (RNA) 700 1 $aPADOVANI, C. R. 700 1 $aARAUJO, A. F. de 700 1 $aNUNES, G. M.
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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