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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
18/02/2010 |
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Data da última atualização: |
01/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
CHAGAS, C. da S.; VIEIRA, C. A. O.; FERNANDES FILHO, E. I.; CARVALHO JUNIOR, W. de. |
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Afiliação: |
CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; CARLOS A. O. VIEIRA, DEC/UFV; ELPIDIO I. FERNANDES FILHO, DPS/UFV; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS. |
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Título: |
Utilização de redes neurais artificiais na classificação de níveis de degradação em pastagens. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v. 13, n. 3, p. 319-327, 2009. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/S1415-43662009000300014 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Este trabalho teve por objetivo avaliar a eficiência dos classificadores redes neurais artificiais (RNA) e o de máxima verossimilhança (Maxver) na classificação do uso da terra no município de Viçosa, MG, a partir de imagens do sensor ASTER, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens. Neste estudo, foram identificados três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte) e avaliada uma composição da imagem do sensor ASTER contendo as 3 bandas do visível e infravermelho próximo, com resolução espacial de 15 m. O simulador de redes neurais empregado foi o "Java Neural Network Simulator" e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Os resultados mostram que a classificação por redes neurais, embora apresente resultado ligeiramente superior, teve desempenho estatisticamente semelhante ao obtido pela classificação pelo Maxver, obtendo um índice Kappa de 0,80, contra 0,79, respectivamente. Nas classificações realizadas a classe que apresentou maior erro de classificação foi a pastagem no nível de degradação forte, enquanto a maior exatidão na classificação foi obtida pelo café, para ambos os classificadores, com 100 e 96%, respectivamente. |
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Palavras-Chave: |
Aster; Classificação supervisionada. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/184952/1/Cesar-Waldir-Redes-neurais.pdf
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Marc: |
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520 $aEste trabalho teve por objetivo avaliar a eficiência dos classificadores redes neurais artificiais (RNA) e o de máxima verossimilhança (Maxver) na classificação do uso da terra no município de Viçosa, MG, a partir de imagens do sensor ASTER, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens. Neste estudo, foram identificados três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte) e avaliada uma composição da imagem do sensor ASTER contendo as 3 bandas do visível e infravermelho próximo, com resolução espacial de 15 m. O simulador de redes neurais empregado foi o "Java Neural Network Simulator" e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Os resultados mostram que a classificação por redes neurais, embora apresente resultado ligeiramente superior, teve desempenho estatisticamente semelhante ao obtido pela classificação pelo Maxver, obtendo um índice Kappa de 0,80, contra 0,79, respectivamente. Nas classificações realizadas a classe que apresentou maior erro de classificação foi a pastagem no nível de degradação forte, enquanto a maior exatidão na classificação foi obtida pelo café, para ambos os classificadores, com 100 e 96%, respectivamente.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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Data corrente: |
27/12/2017 |
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Data da última atualização: |
26/01/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
KALILE, M. O.; RAGNI, M.; FANCELLI, M.; MAGALHÃES, D.; ROSA, M.; SILVA, J. N. da. |
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Afiliação: |
MILENA OLIVEIRA KALILE, Universidade Estadual de Feira de Santana; MIRCO RAGNI, Universidade Estadual de Feira de Santana; MARILENE FANCELLI, CNPMF; DANIELA MAGALHÃES, Universidade Estadual de Feira de Santana; MANUELA ROSA, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia; JAQUELINE NONATO DA SILVA, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia. |
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Título: |
Avaliação da atração de Diaphorina citri por diferentes frequências de radiação eletromagnética |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 17., 2017 Ciência e Empreendedorismo : resumos. Cruz das Almas, BA: Embrapa Mandioca e Fruticultura, 2017. 137p. |
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Páginas: |
1p. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Manejo das principais doenças e insetos-praga |
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Palavras-Chave: |
Citros. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/169932/1/MDP-A6-144-17-V02-Aprovado.pdf
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Marc: |
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700 1 $aROSA, M.
700 1 $aSILVA, J. N. da
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Registro original: |
Embrapa Mandioca e Fruticultura (CNPMF) |
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