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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Trigo. |
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Data corrente: |
20/12/2017 |
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Data da última atualização: |
27/12/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
BRUGNERA, L.; GREGOSKI, C.; FERNANDES, J. M. C.; CUNHA, G. R. da; DALMAGO, G. A.; CASTRO, R. L. de; PASINATO, A. |
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Afiliação: |
LUANA BRUGNERA, Agronomia - UPF; CRISTIAN GREGOSKI, Agronomia - UPF; JOSÉ MAURÍCIO CUNHA FERNANDES, CNPT; GILBERTO ROCCA DA CUNHA, CNPT; GENEI ANTONIO DALMAGO, CNPT; RICARDO LIMA DE CASTRO, CNPT; ALDEMIR PASINATO, CNPT. |
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Título: |
Impactos causados por simulação de chuva ácida artificial em sistemas de sucessão de culturas inverno/verão - 2012/2016. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: MOSTRA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 12.; MOSTRA DE PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TRIGO, 9., 2017, Passo Fundo. Resumos... Passo Fundo: Embrapa Trigo, 2017. |
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Páginas: |
p. 22. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Deposição ácida. |
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Thesagro: |
Chuva ácida; Rotação de cultura. |
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Thesaurus Nal: |
Acid deposition; Crop rotation. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/169430/1/2017MICp22.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Trigo (CNPT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
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Data corrente: |
21/02/2011 |
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Data da última atualização: |
11/03/2011 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ANDRADE, L. N.; VIEIRA, T. G. C.; LACERDA, W. S.; DAVIS JUNIOR, C. A.; VOLPATO, M. L. M.; ALVES, H. M. R. |
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Afiliação: |
LÍVIA N. ANDRADE, UFMG/UFLA; TATIANA GROSSI CHQUILOFF VIEIRA, EPAMIG/URESM; WILIAN SOARES LACERDA, UFLA/DCC; CLODOVEU AUGUSTO DAVIS JUNIOR, UFMG/DCC; MARGARETE LORDELO MARIN VOLPATO, EPAMI/URESM; HELENA MARIA RAMOS ALVES, SAPC. |
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Título: |
Identificação automática de áreas cafeeiras em imagens de satélite utilizando redes neurais artificiais. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
In.: CONGRESSO DE PÓS-GRADUAÇÃO DA UFLA, 19, 2010, Lavras. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A cafeicultura é atividade de fundamental importância na região sul de Minas Gerais e técnicas de estimativa da área plantada, visando previsões de safra confiáveis, estão sendo intensamente pesquisadas. Neste sentido, o presente estudo apresenta uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação automática de dados de sensoriamento remoto, com o objetivo de identificar áreas cafeeiras da região de Machado, MG. A região apresenta relevo ondulado a forte ondulado, o que acarreta maior dificuldade do mapeamento automático do uso da terra a partir de imagens de satélite. Outro complicador é a alta similaridade do padrão espectral do café e áreas de mata nativa. A área foi dividida entre os relevos plano e acidentado, e foram criadas máscaras na drenagem e na área urbana. O resultado da classificação feita pela RNA foi superior aos resultados encontrados na literatura, que utilizam classificadores automáticos clássicos, como o Battacharya e o Maxver. O Kappa do mapa classificado pela RNA foi de 55,84% para o relevo mais movimentado e 60,29% para o relevo menos movimentado. |
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Palavras-Chave: |
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/29314/1/Identificacao-automatica.pdf
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Marc: |
LEADER 01807nam a2200205 a 4500
001 1880457
005 2011-03-11
008 2010 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aANDRADE, L. N.
245 $aIdentificação automática de áreas cafeeiras em imagens de satélite utilizando redes neurais artificiais.$h[electronic resource]
260 $aIn.: CONGRESSO DE PÓS-GRADUAÇÃO DA UFLA, 19, 2010, Lavras.$c2010
520 $aA cafeicultura é atividade de fundamental importância na região sul de Minas Gerais e técnicas de estimativa da área plantada, visando previsões de safra confiáveis, estão sendo intensamente pesquisadas. Neste sentido, o presente estudo apresenta uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação automática de dados de sensoriamento remoto, com o objetivo de identificar áreas cafeeiras da região de Machado, MG. A região apresenta relevo ondulado a forte ondulado, o que acarreta maior dificuldade do mapeamento automático do uso da terra a partir de imagens de satélite. Outro complicador é a alta similaridade do padrão espectral do café e áreas de mata nativa. A área foi dividida entre os relevos plano e acidentado, e foram criadas máscaras na drenagem e na área urbana. O resultado da classificação feita pela RNA foi superior aos resultados encontrados na literatura, que utilizam classificadores automáticos clássicos, como o Battacharya e o Maxver. O Kappa do mapa classificado pela RNA foi de 55,84% para o relevo mais movimentado e 60,29% para o relevo menos movimentado.
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700 1 $aALVES, H. M. R.
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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