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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Café; Embrapa Unidades Centrais. |
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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: |
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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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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
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Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Registros recuperados : 8 | |
| 1. |  | VIEIRA, T. G. C.; ALVES, H. M. R.; VOLPATO, M. L. M.; SOUZA, V. C. O. Application of artificial neural networks (ANN) in the analysis and classification of coffee areas in the região of Machado, state of Minas Gerais, Brazil. In.: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COFFEE SCIENCE, 23., 2010, Bali, Indonesia.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 2. | | ALVES, H. M. R.; VIEIRA, T. G. C.; VOLPATO, M. L. M.; SOUZA, V. C. O. Assessment of changes, in space and time, in the coffee lands of Minas Gerais state, in Brazil. In.: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COFFEE SCIENCE, 23., 2010, Bali, Indonesia.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 3. | | VIEIRA, T. G. C.; ALVES, H. M. R.; VOLPATO, M. L. M.; SOUZA, V. C. O. Spacialization and dynamics of coffee production in Minas Gerais state, Brazil, between 1990 and 2009 using geotechnologies. In.: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COFFEE SCIENCE, 23., 2010, Bali, Indonesia.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 4. | | SOUZA, K. R.; VIEIRA, T. G. C.; ALVES, H. M. R.; VOLPATO, M. L.; ANJOS, L. A. P. dos. Mapeamento de áreas cafeeiras utilizando imagens do satélite RAPIDEYE. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISAS CAFEEIRAS, 37., 2011, Poços de Caldas. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2011.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 5. | | SOUZA, K. R.; VIEIRA, T. G. C.; ALVES, H. M. R.; VOLPATO, M. L.; ANJOS, L. A. P. dos; SOUZA, C. G.; ANDRADE, L. N. Classificação automática de imagem do satélite rapideye para o mapeamento de áreas cafeeiras em Carmo de Minas, MG. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 7., 2011, Araxá. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2011.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 8. | | CENTURION, L.; CARVALHO, L. G. de; MEIRELES, E. J. L.; ALVES, R. C. P.; FERREIRA, A. L. S.; SOLER, W. R.; MOREIRA, R. V.; MIRANDA, W. L.; VOLPATO, M. L. M. L. Monitoramento fenológico do cafeeiro em lavouras de Lavras, MG, nos anos agrícolas 2011-2012 e 2013 - Projeto SIMAFF. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 8., 2013, Salvador. Sustentabilidade e inclusão Social. Brasília, DF: Embrapa Café, 2013.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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