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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoVIEIRA, C. A. Inovacoes tecnologicas na pecuaria de corte no estado de Sao Paulo. Sao Paulo : USP, 1975. 151p. Tese Mestrado.

Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte; Embrapa Meio-Norte.

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2.Imagem marcado/desmarcadoVIEIRA, C. A. Inovacoes tecnologicas na pecuaria de corte no Estado de Sao Paulo. Sao Paulo : Instituto de Economia Agricola, 1976. 51p.

Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte.

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3.Imagem marcado/desmarcadoMARTIN, N. B.; VIEIRA, C. A.; PIRES, Z. A. Administração, tecnologia, custos e rentabilidade na bovinocultura de corte do Estado de São Paulo, 1972/73. São Paulo: IEA, 1978. 218 p. il.

Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Gado de Corte; Embrapa Pantanal; Embrapa Rondônia.

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4.Imagem marcado/desmarcadoPIRES, Z. A.; MARTINS, N. B.; VIEIRA, C. A. Custo de formacao de pastagens de diferentes gramineas em Sao Paulo, 1973. Sao Paulo: Instituto de Economia Agricola, 1975. 26p.

Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite.

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5.Imagem marcado/desmarcadoVIEIRA, C. A.; FARINA, E. M. M. Q. Pecuaria bovina brasileira: as causas da crise. Sao Paulo: USP/IPE, 1987. 109p. (IPE. Serie Relatorios de Pesquisas, 37).

Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite.

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6.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.

Biblioteca(s): Embrapa Solos.

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7.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.

Biblioteca(s): Embrapa Solos.

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8.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.

Biblioteca(s): Embrapa Solos.

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9.Imagem marcado/desmarcadoCHAGAS, C. S.; VIEIRA, C. A. O.; FERNANDES FILHO, E. I.; C. JÚNIOR, W. de. Utilização de redes neurais artificiais na classificação de níveis de degradação em pastagens. Revista brasileira de engenharia agrícola e ambiental, v.13, n.3, p.319-327, 2009.

Biblioteca(s): Embrapa Algodão.

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10.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.

Biblioteca(s): Embrapa Solos.

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11.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.

Biblioteca(s): Embrapa Solos.

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12.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.

Biblioteca(s): Embrapa Solos.

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13.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.

Biblioteca(s): Embrapa Solos; Embrapa Unidades Centrais.

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14.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.

Biblioteca(s): Embrapa Solos.

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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Solos.
Data corrente:  09/02/2009
Data da última atualização:  30/03/2022
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  Nacional - A
Autoria:  CHAGAS, C. da S.; VIEIRA, C. A. O.; FERNANDES FILHO, E. I.; CARVALHO JUNIOR, W. de.
Afiliação:  CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; CARLOS ANTÔNIO OLIVEIRA VIEIRA, UFV; ELPÍDIO INÁCIO FERNANDES FILHO, UFV; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS.
Título:  Comparação entre imagens Aster e Landsat 7 na classificação de níveis de degradação de pastagens utilizando redes neurais artificiais.
Ano de publicação:  2008
Fonte/Imprenta:  Revista Brasileira de Cartografia, Rio de Janeiro, v. 60, n. 3, p. 243-252, out. 2008.
Idioma:  Português
Conteúdo:  O presente estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos dados dos sensores Aster e ETM+/Landsat 7 na classificação do uso e cobertura da terra, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens na Zona da Mata Mineira, através da utilização de redes neurais artificiais. Foram testadas três composições de uma imagem do sensor Aster e uma do ETM+/Landsat 7, para definição das melhores feições discriminantes para o classificador. As classes de uso e cobertura consideradas foram: floresta, café, área urbana/solo exposto e três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte). Utilizou-se o simulador de redes neurais Java Neural Network Simulator e o algoritmo empregado foi o back-propagation. Dentre as composições de imagens testadas o melhor resultado foi alcançado com a utilização das 9 bandas do Aster (30m) como variáveis discriminantes, que também permitiu uma melhor discriminação dos níveis de degradação das pastagens considerados. Este resultado é atribuído à melhor resolução espectral desta composição de imagem quando comparada às demais. Dentre as classes consideradas, a pastagem no nível de degradação muito forte foi a que apresentou o maior erro de classificação, em todas as composições, sendo bastante confundida com a pastagem no nível de degradação forte.
Palavras-Chave:  Pastagens; Redes neurais.
Thesagro:  Sensoriamento Remoto.
Categoria do assunto:  P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/148199/1/334-953-1-PB.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Solos (CNPS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPS13752 - 1UPCAP - DD2009.00004
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