|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Agropecuária Oeste. |
|
Data corrente: |
26/10/2005 |
|
Data da última atualização: |
26/10/2005 |
|
Autoria: |
ROJAS, E. H. M. |
|
Título: |
Síntese genética de redes neurais artificiais ART2 na classificação de imagens aster para mapeamento de uso e cobertura da terra na região norte do Mato Grosso. |
|
Ano de publicação: |
2005 |
|
Fonte/Imprenta: |
2004. CD-ROM |
|
Série: |
(INPE-12256-TDI/981). |
|
Idioma: |
Português |
|
Notas: |
Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos. |
|
Conteúdo: |
O presente trabalho tem como objetivo a utilização de uma síntese genética de rede
neural artificial não supervisionada Adaptive Resonance Theory (ATR2) na
classificação de imagens ASTER para o mapeamento de uso e cobertura da terra em
uma área de floresta tropical. A área de estudo está localizada na região norte do Estado
do Mato Grosso e é caracterizada por forte processo de ocupação e mudança da
paisagem, ocasionada por ações antrópicas como desflorestamento, extração seletiva de
madeira e agricultura. Os dados de campo foram obtidos nos meses de maio e junho de
2003. O uso dos dados do sensor Terra/ASTER possibilitou o incremento na análise do
processo de ocupação nas áreas de floresta tropical, devido principalmente a sua melhor
resolução espacial e espectral, apresentando-se como uma alternativa aos tipos de dados de sensores atualmente disponíveis no mercado. Os parâmetros de entrada para a rede ART2 foram otimizados por algoritmo genético e também foi avaliado seu desempenho no processo da classificação temática dos alvos em relação à verdade terrestre. Os resultados mostraram que através da rede ART2 as diversas classes temáticas definidas em campo foram classificadas de maneira satisfatória. As bandas que possibilitaram maior diferenciação dos alvos foram as bandas 2 (630-690 nm), 3 (760-860 nm), e 4 (1600-1700 nm), enquanto que as bandas 8 (2295-2365 nm) e 6 (2185-2225 nm)
complementaram para a identificação dos alvos em estudo. Finalmente avaliando as
mudanças ocorridas entre os anos 2002 e 2003, pôde-se observar que houve uma
diminuição da área de floresta devido ao aumento de áreas destinadas para agricultura
ou pastagens. MenosO presente trabalho tem como objetivo a utilização de uma síntese genética de rede
neural artificial não supervisionada Adaptive Resonance Theory (ATR2) na
classificação de imagens ASTER para o mapeamento de uso e cobertura da terra em
uma área de floresta tropical. A área de estudo está localizada na região norte do Estado
do Mato Grosso e é caracterizada por forte processo de ocupação e mudança da
paisagem, ocasionada por ações antrópicas como desflorestamento, extração seletiva de
madeira e agricultura. Os dados de campo foram obtidos nos meses de maio e junho de
2003. O uso dos dados do sensor Terra/ASTER possibilitou o incremento na análise do
processo de ocupação nas áreas de floresta tropical, devido principalmente a sua melhor
resolução espacial e espectral, apresentando-se como uma alternativa aos tipos de dados de sensores atualmente disponíveis no mercado. Os parâmetros de entrada para a rede ART2 foram otimizados por algoritmo genético e também foi avaliado seu desempenho no processo da classificação temática dos alvos em relação à verdade terrestre. Os resultados mostraram que através da rede ART2 as diversas classes temáticas definidas em campo foram classificadas de maneira satisfatória. As bandas que possibilitaram maior diferenciação dos alvos foram as bandas 2 (630-690 nm), 3 (760-860 nm), e 4 (1600-1700 nm), enquanto que as bandas 8 (2295-2365 nm) e 6 (2185-2225 nm)
complementaram para a identificação dos alvos em estudo. Finalmente avaliando as
mudanças o... Mostrar Tudo |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
Marc: |
LEADER 02273nam a2200133 a 4500
001 1251070
005 2005-10-26
008 2005 bl uuuu m 00u1 u #d
100 1 $aROJAS, E. H. M.
245 $aSíntese genética de redes neurais artificiais ART2 na classificação de imagens aster para mapeamento de uso e cobertura da terra na região norte do Mato Grosso.
260 $a2004. CD-ROM$c2005
490 $a(INPE-12256-TDI/981).
500 $aDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos.
520 $aO presente trabalho tem como objetivo a utilização de uma síntese genética de rede neural artificial não supervisionada Adaptive Resonance Theory (ATR2) na classificação de imagens ASTER para o mapeamento de uso e cobertura da terra em uma área de floresta tropical. A área de estudo está localizada na região norte do Estado do Mato Grosso e é caracterizada por forte processo de ocupação e mudança da paisagem, ocasionada por ações antrópicas como desflorestamento, extração seletiva de madeira e agricultura. Os dados de campo foram obtidos nos meses de maio e junho de 2003. O uso dos dados do sensor Terra/ASTER possibilitou o incremento na análise do processo de ocupação nas áreas de floresta tropical, devido principalmente a sua melhor resolução espacial e espectral, apresentando-se como uma alternativa aos tipos de dados de sensores atualmente disponíveis no mercado. Os parâmetros de entrada para a rede ART2 foram otimizados por algoritmo genético e também foi avaliado seu desempenho no processo da classificação temática dos alvos em relação à verdade terrestre. Os resultados mostraram que através da rede ART2 as diversas classes temáticas definidas em campo foram classificadas de maneira satisfatória. As bandas que possibilitaram maior diferenciação dos alvos foram as bandas 2 (630-690 nm), 3 (760-860 nm), e 4 (1600-1700 nm), enquanto que as bandas 8 (2295-2365 nm) e 6 (2185-2225 nm) complementaram para a identificação dos alvos em estudo. Finalmente avaliando as mudanças ocorridas entre os anos 2002 e 2003, pôde-se observar que houve uma diminuição da área de floresta devido ao aumento de áreas destinadas para agricultura ou pastagens.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Agropecuária Oeste (CPAO) |
|
