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Registros recuperados : 25 | |
3. | | FERNANDES, R. R.; NUNES, G. M.; SILVA, T. S. F. Classificação orientada a objetos aplicada na caracterização da cobertura da terra no Araguaia. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasilia, DF, v. 47, n. 9, p. 1251-1260, set. 2012. Título em inglês: Object?oriented classification applied to the characterization of soil use and land cover in the Araguaia, Brazil. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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7. | | SOUSA, V. F. de; ZONTA, J. B.; NUNES, G. M. V. C. Analise econômica para a cultura da melancia irrigada na baixada maranhense. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FRUTICULTURA, 26., 2019, Juazeiro, Petrolina. Fruticultura de precisão: desafios e oportunidades: anais. Juazeiro, BA/Petrolina, PE: SBF, 2019. p. 2940-2943. Biblioteca(s): Embrapa Cocais. |
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12. | | SOUSA, V. F. de; NUNES, G. M. V. C.; ZONTA, J. B. Importância socioeconômica da melancia. In: SOUSA, V. F. de; NUNES, G. M. V. C.; ZONTA, J. B.; ARAÚJO, E. C. E. (Ed.). Tecnologias para a produção de melancia irrigada na Baixada Maranhense. São Luís: Embrapa Cocais, 2019. p. 15-21. (Embrapa Cocais. Documentos, 5; Embrapa Meio-Norte. Documentos, 248). Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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18. | | PACHECO, P.; NUNES, W.; ROCHA, C.; VIEIRA, I.; HERRERA, J. A.; SANTOS, K. A. dos; SILVA, T. F. da; NUNES, G. M. V. C. Acesso à terra e meios de vida: examinando suas interações em três locais no estado do Pará. Belém, PA: CIFOR, 2009. 62 p. il.; color. Biblioteca(s): Embrapa Cocais. |
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19. | | CAVALLARI, M. M.; TOLEDO, M. M.; PORRO, R.; ABREU, G. B.; NUNES, W. L. L.; FRAZAO, J. M. F.; NUNES, G. M. V. C. Construção participativa de projetos: lições aprendidas em consultas com quebradeiras de coco-babaçu no Maranhão. In: DIAS, T.; EIDT, J. S.; UDRY, C. (Ed.). Diálogos de saberes: relatos da Embrapa. Brasília, DF: Embrapa, 2016. v.2 p. 340-350 (Coleção Povos e Comunidades Tradicionais, 2). Capítulo 7. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Cocais. |
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Registros recuperados : 25 | |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Pantanal. Para informações adicionais entre em contato com cpap.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
Data corrente: |
30/11/2015 |
Data da última atualização: |
17/03/2016 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
FUCCI, R. R.; PADOVANI, C. R.; ARAUJO, A. F. de; NUNES, G. M. |
Afiliação: |
RENAN ROCHA FUCCI, UFMS; CARLOS ROBERTO PADOVANI, CPAP; ALEX F. DE ARAUJO, UFMS; GUSTAVO MANZON NUNES, UFMT. |
Título: |
Classificação de imagens do Pantanal usando redes neurais artificiais MLP e perceptron linear. |
Ano de publicação: |
2015 |
Fonte/Imprenta: |
In: IBERIAN LATIN AMERICAN CONGRESS ON COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING, 36., 2015, Rio de Janeiro. Proceedings... Rio de Janeiro: ABEMEC, 2015. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
CILAMCE. |
Conteúdo: |
A região do Pantanal é uma imensa planície inundável, de superfície dinâmica, mutável em suas dimensões espacial e temporal. Essa dinâmica está relacionada a processos biofísicos e mais recentemente por ações humanas, ocasionando alta variabilidade espacial e temporal da cobertura vegetal. Em virtude de sua dimensão e dificuldade de acesso, o Pantanal carece de tecnologias que possam auxiliar em análises e estudos para a sua conservação e manejo, de maneira automatizada. Neste trabalho, apresentam-se os resultados da aplicação de classificadores de imagens baseados em Redes Neurais Artificiais (RNA), para imagens do Pantanal, produzidas pelo satélite Rapideye. O objetivo foi rotular os pixels da imagem de entrada, agrupando-os em classes que representam as diferentes áreas de vegetação e água. Os resultados preliminares produzidos neste trabalho foram bastante promissores, demonstrando que a metodologia adotada é pertinente e as técnicas de classificação implementadas, podem contribuir significativamente com a tarefa de análise e interpretação de imagens de satélite do Pantanal. |
Palavras-Chave: |
Classificadores; Reconhecimento de Padrões; Redes Neurais Artificiais (RNA). |
Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
Thesaurus NAL: |
Geospatial technology; Remote sensing. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 01920nam a2200229 a 4500 001 2030052 005 2016-03-17 008 2015 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aFUCCI, R. R. 245 $aClassificação de imagens do Pantanal usando redes neurais artificiais MLP e perceptron linear. 260 $aIn: IBERIAN LATIN AMERICAN CONGRESS ON COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING, 36., 2015, Rio de Janeiro. Proceedings... Rio de Janeiro: ABEMEC$c2015 500 $aCILAMCE. 520 $aA região do Pantanal é uma imensa planície inundável, de superfície dinâmica, mutável em suas dimensões espacial e temporal. Essa dinâmica está relacionada a processos biofísicos e mais recentemente por ações humanas, ocasionando alta variabilidade espacial e temporal da cobertura vegetal. Em virtude de sua dimensão e dificuldade de acesso, o Pantanal carece de tecnologias que possam auxiliar em análises e estudos para a sua conservação e manejo, de maneira automatizada. Neste trabalho, apresentam-se os resultados da aplicação de classificadores de imagens baseados em Redes Neurais Artificiais (RNA), para imagens do Pantanal, produzidas pelo satélite Rapideye. O objetivo foi rotular os pixels da imagem de entrada, agrupando-os em classes que representam as diferentes áreas de vegetação e água. Os resultados preliminares produzidos neste trabalho foram bastante promissores, demonstrando que a metodologia adotada é pertinente e as técnicas de classificação implementadas, podem contribuir significativamente com a tarefa de análise e interpretação de imagens de satélite do Pantanal. 650 $aGeospatial technology 650 $aRemote sensing 650 $aSensoriamento Remoto 653 $aClassificadores 653 $aReconhecimento de Padrões 653 $aRedes Neurais Artificiais (RNA) 700 1 $aPADOVANI, C. R. 700 1 $aARAUJO, A. F. de 700 1 $aNUNES, G. M.
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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