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| Registros recuperados : 11 | |
| 3. |  | COELHO JUNIOR, L. M.; REZENDE, J. L. P. de; BATISTA, A. L. F.; MENDONÇA, A. R. de; LACERDA, W. S. Use of artificial neural networks for prognosis of charcoal prices in Minas Gerais. Cerne, Lavras, v. 19, n. 2, p. 281-288, abr./jun. 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 4. | | ANDRADE, L. N. de; VIEIRA, T. G. C.; LACERDA, W. S.; DAVIS JUNIOR, C. A.; ALVES, H. M. R.; VOLPATO, M. M. L.; SOUZA, V. C. O. de. Aplicação de redes neurais artificiais (RNA) na análise e classificação de áreas cafeeiras em imagens de satélite. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISA CAFEEIROAS, 36., 2010, Guarapari. Anais...Brasília, DF: Embrapa Café, 2010.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 6. | | VIEIRA, T. G. C.; LACERDA, W. S.; ALVES, H. M. R.; VOLPATO, M. M. L.; ANDRADE, L. N. de; BRAGA, R. C. A.; SOUZA, V. C. O. de. Redes neurais artificiais aplicadas na identificação automática de áreas cafeeiras obtidas por imagem de satélite. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE REDES NEURAIS, 9., 2009, Ouro Preto.| Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 7. | | 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. Redes neurais artificiais na classificação de áreas cafeeiras da região de Guaxupé. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS NO BRASIL, 6., 2009, Vitória.| Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 8. | | 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. Redes neurais artificiais na classificação de áreas cafeeiras do Sul de Minas Gerais em imagens de satélite. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISAS DE CAFEEIROS, 35., 2009, Araxá.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 9. | | 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. Redes neurais artificiais na classificação de áreas cafeeiras do Sul de Minas Gerais em imagens de satélite. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISAS DE CAFEEIROS, 35., 2009, Araxá.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 10. | | ANDRADE, L. N. de; VIEIRA, T. G. C.; LACERDA, W. S.; VOLPATO, M. M. L.; ALVES, H. M. R.; SILVA, A. C. de O.; SOUZA, C. G. Redes Neurais Artificiais (RNA) aplicadas à classificação de áreas cafeeiras na Região de Três Pontas-MG. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 7., 2011, Araxá. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 11. | | PEREIRA, L. A. dos A.; VIEIRA, T. G. C.; ANDRADE, L. N.; LACERDA, W. S.; ALVES, H. M. R.; VOLPATO, M. M. L. Redes neurais artificiais (RNA) para identificação de áreas cafeeiras em imagens de satélite: treinamento e definição de arquiteturas. In.: Congresso de Iniciação Científica da Universidade Federal de Lavras, 23.; Seminário de Avaliação do PIBIC/CNPq, 18; Seminário de Avaliação do PIBIC/FAPEMIG, 13.; Seminário de Avaliação do Programa BIC Júnior, 5.; Reunião Regional da SBPC, 2010, Lavras.| Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Unidades Centrais. |
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| Registros recuperados : 11 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
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Data corrente: |
23/02/2011 |
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Data da última atualização: |
10/03/2011 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
VIEIRA, T. G. C.; LACERDA, W. S.; ALVES, H. M. R.; VOLPATO, M. M. L.; ANDRADE, L. N. de; BRAGA, R. C. A.; SOUZA, V. C. O. de. |
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Afiliação: |
TATIANA GROSSI CHQUILOFF VIEIRA, GeoSolos; WILIAN SOARES LACERDA, UFLA; HELENA MARIA RAMOS ALVES, SAPC; MARGARETE MARIN LORDELO VOLPATO, GeoSolos; LÍVIA NAIARA DE ANDRADE, GeoSolos; RICARDO CÉSAR ARSILLO BRAGA, GeoSolos; VANESSA CRISTINA OLIVEIRA DE SOUZA, GeoSolos. |
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Título: |
Redes neurais artificiais aplicadas na identificação automática de áreas cafeeiras obtidas por imagem de satélite. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE REDES NEURAIS, 9., 2009, Ouro Preto. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs) na classificação de dados de Sensoriamento Remoto tem se mostrado uma abordagem promissora, principalmente na discriminação de classes de maior complexidade. No presente trabalho, é apresentado uma aplicação de RNAs na identificação de áreas cafeeiras que possui um padrão espectral muito próximo ao da mata, dificultando a classificação automática dessas classes de uso da terra. Foram utilizadas três bandas espectrais da imagem do satélite HRV/SPOT5 da região de Guaxupé (MG) com o software de processamento de imagens IDRISI. 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%, o que é considerado um índice bom. A metodologia de Redes Neurais Artificiais do tipo multilayer perceptron (MLP) apresentou um bom resultado, porém é necessário que se acrescente outros dados de entrada para melhorar a classificação. |
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Palavras-Chave: |
Classificação. |
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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/29248/1/Redes-neurais-artificiais.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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