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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Florestas.
Data corrente:  13/11/2014
Data da última atualização:  13/11/2014
Autoria:  SILVA, P. R.; ACERBI JÚNIOR, F. W.; CARVALHO, L. M. T. de; SCOLFORO, J. R. S.
Título:  Use of artificial neural networks and geographic objects for classifying remote sensing imagery.
Ano de publicação:  2014
Fonte/Imprenta:  Cerne, Lavras, v. 20, n. 2, p. 267-276, abr./jun. 2014.
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Conduziu-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 d... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Classificação baseada em objetos; Image segmentation; Object-based classification; Segmentação de imagens; Séries temporais; Time series.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Florestas (CNPF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPF52968 - 1ADDAP - PP
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Roraima.
Data corrente:  22/04/1997
Data da última atualização:  24/05/2022
Autoria:  ANDRADE, D. de S.; BOEIRA, R. C.; OLIVEIRA, J. F. de.
Afiliação:  EMBRAPA-UEPAT de Boa Vista, Boa Vista-RR.
Título:  Distribuicao do sistema radicular de citrus em solo sob cerrado de Roraima.
Ano de publicação:  1988
Fonte/Imprenta:  Boa Vista, RR: EMBRAPA-UEPAT de Boa Vista, 1988.
Páginas:  5p.
Série:  [EMBRAPA-UEPAT de Boa Vista. Pesquisa em andamento, 3]
Idioma:  Português
Palavras-Chave:  Brasil; Citros; Roraima; Roraima Citrus; Savana.
Thesagro:  Cerrado; Sistema Radicular; Solo.
Thesaurus NAL:  Citrus; soil.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/687429/1/PA003-MARCO88-2.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Roraima (CPAF-RR)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CPAF-RR2511 - 1UMTFL - --1997.000021997.00002
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