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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Tabuleiros Costeiros.
Data corrente:  03/12/1998
Data da última atualização:  03/12/1998
Autoria:  SANTOS, R. A. dos; MARTINS, A. A. M.; NEVES, J. P. das; LEAL, R.A.(org.).
Título:  Geologia e recursos minerais do Estado de Sergipe:texto explicativo domapa geologico do Estado de Sergipe.
Ano de publicação:  1997
Fonte/Imprenta:  Brasilia: CPRM; Aracaju: Codise, 1997.
Páginas:  156p.
Idioma:  Inglês
Palavras-Chave:  Brasil; Geologia regional; Regional geology; Sergipe.
Thesagro:  Recurso Mineral.
Thesaurus Nal:  mineral resources.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Tabuleiros Costeiros (CPATC)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CPATC9745 - 1ADDLV - --558.141S237g1998.00230
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Café.
Data corrente:  23/02/2011
Data da última atualização:  10/03/2011
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
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.
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.
Título:  Redes neurais artificiais aplicadas na identificação automática de áreas cafeeiras obtidas por imagem de satélite.
Ano de publicação:  2009
Fonte/Imprenta:  In: CONGRESSO BRASILEIRO DE REDES NEURAIS, 9., 2009, Ouro Preto.
Idioma:  Português
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.
Palavras-Chave:  Classificação.
Thesagro:  Cafeicultura; Sensoriamento Remoto.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/29248/1/Redes-neurais-artificiais.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Café (CNPCa)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPCa - SAPC53 - 1UPCAA - DD
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