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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Hortaliças.
Data corrente:  20/03/2008
Data da última atualização:  22/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica
Autoria:  SILVA, H. A. da; BUSO, G. S. C.; FERREIRA, M. A. J. F.; GOMES, P. A.; BARROZO, L. V.; NASCIMENTO, W. M.
Afiliação:  HAONY ALVES DA SILVA; GLAUCIA SALLES CORTOPASSI BUSO, Cenargen; MARIA ALDETE JUSTINIANO DA FONSECA, Cenargen; PATRÍCIA ALVES GOMES; LARISSA VERAS BARROZO; WARLEY MARCOS NASCIMENTO, CNPH.
Título:  Seleção de primers RAPD em germoplasma de abóbora e bucha.
Ano de publicação:  2007
Fonte/Imprenta:  In: CONGRESSO BRASILEIRO DE OLERICULTURA, 47.; SIMPÓSIO BRASILEIRO SOBRE CUCURBITÁCEAS, 4., 2007, Porto Seguro. Resgatando e valorizando as hortaliças subutilizadas. Porto Seguro: Associação Brasileira de Horticultura, 2007.
Descrição Física:  CD-ROM
Idioma:  Português
Palavras-Chave:  Primer; RAPD; Variabilidade Genética.
Thesagro:  Abóbora; DNA; Germoplasma; Polimorfismo.
Thesaurus Nal:  Cucurbita.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/209416/1/A527-T303-Comp.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Hortaliças (CNPH)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPH33315 - 1UPCAA - DDCD 215CD 215
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Café.
Data corrente:  24/02/2011
Data da última atualização:  04/03/2011
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  ANDRADE, L. N. de; VIEIRA, T. G. C.; LACERDA, W. S.; ALVES, H. M. R.; VOLPATO, M. M. L.; BRAGA, R. C. A.; SOUZA, V. C. O. de.
Afiliação:  LÍVIA NAIARA DE ANDRADE, CBP&D/Café; TATIANA GROSSI CHQUILOFF VIEIRA, EPAMIG/FAPEMIG; WILIAN SOARES LACERDA, UFLA; HELENA MARIA RAMOS ALVES, SAPC; MARGARETE MARIN LORDELO VOLPATO, EPAMIG; RICARDO CESAR ARSILLO BRAGA, UFLA/FAPEMIG; VANESSA CRISTINA OLIVEIRA DE SOUZA, EPAMIG.
Título:  Redes neurais artificiais na classificação de áreas cafeeiras da região de Guaxupé.
Ano de publicação:  2009
Fonte/Imprenta:  In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS NO BRASIL, 6., 2009, Vitória.
Idioma:  Português
Conteúdo:  A cultura cafeeira tem o padrão espectral muito próximo ao da mata, dificultando a classificação automática dessas classes uso da terra. A aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) na classificação de dados de Sensoriamento Remoto tem se mostrado uma abordagem promissora na discriminação de classes de maior complexidade. No presente trabalho foram utilizadas três bandas espectrais da imagem do satélite SPOT da região de Guaxupé, MG. O software utilizado para o processamento das imagens e classificação foi o IDRISI. Este trabalho visa à avaliação do uso de RNA para classificação automática de áreas cafeeiras em imagens de alta resolução espectral. Para validação dos mapas obtidos pela classificação, realizou-se o cruzamento do mapa de uso e ocupação da terra por classificação visual com o gerado pela RNA. Em relação ao mapa de referência, o índice Kappa (k) do mapa classificado pela RNA ficou em 71,85%, é considerado um índice bom. A metodologia de redes neurais artificiais multilayer perceptron (MLP) apresentou um bom resultado, porém é necessário que se utilize outros dados de entrada para a RNA, uma vez que somente as bandas espectrais não são suficientes para uma classificação otimizada.
Palavras-Chave:  Classificação automática; Guaxupé; Rede neural artificial.
Thesagro:  Cafeicultura; Sensoriamento Remoto.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/29157/1/Redes-neurais-artificiais-na-classifcacao-de-areas.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Café (CNPCa)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPCa - SAPC37 - 1UPCAA - DD
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