02383naa a2200229 a 450000100080000000500110000800800410001910000170006024501010007726000090017852016700018765300390185765300230189665300320191965300290195165300220198065300160200270000260201870000260204470000230207077300600209319999592014-11-13       2014    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aSILVA, P. R.  aUse of artificial neural networks and geographic objects for classifying remote sensing imagery.  c2014  aConduziu-se este trabalho, com o objetivo de se alcançar o desenvolvimento de uma metodologia para a criação de um mapa de uso e cobertura do solo na região norte do estado de MG, onde, além de atividades agropecuárias, predominam vegetações nativas de cerrado, florestas estacionais deciduais e extensas áreas de vereda. Utilizando parcelas inventariadas e imagens dos sensores Rapideye, Landsat TM e MODIS, foram traçados três objetivos específicos: testar o uso de técnicas de segmentação de imagens para uma classificação baseada em objetos contemplando informações espectrais, espaciais e temporais; Testar o uso de imagens de alta resolução espacial (Rapideye) combinadas a séries temporais Landsat-TM, visando a captar os efeitos da sazonalidade, e a classificação dos dados por meio de Redes Neurais Artificiais. Por meio da série temporal de imagens MODIS e parcelas inventariadas, foram extraídas as assinaturas temporais das principais fisionomias presentes na região, observando-se, assim, os melhores períodos do ano a serem representados no processo de classificação. Os objetos criados na segmentação das imagens Rapideye, juntamente com a série temporal Landsat TM, foram classificados por dez diferentes arquiteturas de redes MultiLayerParceptron. Os resultados mostraram que metodologia atende aos propósitos do estudo e as características das fisionomias presentes na região. Com excelentes valores de acurácia para as classes nativas, o estudo mostra a importância da adequação da base de dados em trabalhos de classificação e da importância de uma segmentação que atenda aos propósitos do trabalho.  aClassificação baseada em objetos  aImage segmentation  aObject-based classification  aSegmentação de imagens  aSéries temporais  aTime series1 aACERBI JÚNIOR, F. W.1 aCARVALHO, L. M. T. de1 aSCOLFORO, J. R. S.  tCerne, Lavrasgv. 20, n. 2, p. 267-276, abr./jun. 2014.