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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
23/08/2000 |
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Data da última atualização: |
14/08/2006 |
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Autoria: |
ALMEIDA, L. A. de; KIIHL, R. A. de S.; MIRANDA, L. C.; KASTER, M.; DOMIT, L. A.; PIPOLO, A. E.; YORINORI, J. T. |
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Título: |
BRS 185: nova cultivar semiprecoce de soja para o Estado do Parana. |
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Ano de publicação: |
1999 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REUNIAO DE PESQUISA DE SOJA DA REGIAO CENTRAL DO BRASIL, 21., 1999, Dourados. Resumos... Dourados: Embrapa Agropecuaria Oeste / Londrina: Embrapa Soja, 1999. |
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Páginas: |
p.200. |
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Série: |
(Embrapa Agropecuaria Oeste. Documentos, 7; Embrapa Soja. Documentos, 134). |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Brasil; CUltivar BRS 185; Melhoramentto; Parana; Soybean. |
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Thesagro: |
Soja. |
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Thesaurus Nal: |
Brazil; plant breeding; varieties. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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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 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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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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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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650 $aSensoriamento Remoto
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653 $aClassificação supervisionada
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773 $tRevista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande$gv. 13, n. 3, p. 319-327, 2009.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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