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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
14/11/1996 |
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Data da última atualização: |
12/06/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
GUIMARAES, P. E. O.; SANTOS, M. X.; GAMA, E. E. G. e; PARENTONI, S. N.; LOPES, M. A.; SILVA, A. F.; CARVALHO, H. W. L.; PACHECO, C. A. P.; PAES, M. C. D.; VIEIRA, JUNIOR, P. A. |
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Afiliação: |
PAULO EVARISTO DE O GUIMARAES, CNPMS; SIDNEY NETTO PARENTONI, CNPMS; MARIA CRISTINA DIAS PAES, CNPMS. |
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Título: |
BR 473: variedade de milho, de grãos amarelos, com qualidade protéica melhorada (QPM). |
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Ano de publicação: |
1996 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 21., 1996, Londrina. Resumos... Londrina: IAPAR, 1996. p. 12. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
BR 473; Grao amarelo; Protein; QPM; Yellow corn. |
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Thesagro: |
Milho; Nutrição; Proteína; Zea Mays. |
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Thesaurus Nal: |
corn. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/49202/1/br-473.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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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
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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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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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