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Registros recuperados : 150 | |
2. | | CHAGAS, R. K.; BOTELHO, S. A.; VOLPATO, M. M. L. Análise fitossociológica da regeneração em áreas de clareira e dossel em uma Floresta Estacional Semidecídua Montana - MG. In: INTERNATIONAL CONGRESS AND EXHIBITION ON FOREST, 5., 1999, Curitiba. Forest 99: [resumos]. Rio de Janeiro: BIOSFERA, 1999. 1 CD-ROM. Autoria bilíngue: CONGRESSO E EXPOSICAO INTERNACIONAL SOBRE FLORESTAS, 5., 1999, Curitiba. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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4. | | VIEIRA, T. G. C.; ALVES, H. M. R.; VOLPATO, M. L. M.; SOUZA, V. C. O. Application of artificial neural networks (ANN) in the analysis and classification of coffee areas in the região of Machado, state of Minas Gerais, Brazil. In.: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COFFEE SCIENCE, 23., 2010, Bali, Indonesia. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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5. | | VIEIRA, T. G. C.; ALVES, H. M. R.; VOLPATO, M. L. M.; SOUZA, V. C. O. Application of artificial neural networks (ANN) in the analysis and classification of coffee areas in the região of Machado, state of Minas Gerais, Brazil. In.: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COFFEE SCIENCE, 23., 2010, Bali, Indonesia. Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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7. | | VOLPATO, M. M. L.; CUNHA, R. L. da; ALVES, H. M. R.; VIEIRA, T. G. C. Análise do comportamento da temperatura do ar em áreas cafeeiras arborizadas e a pleno sol em São Sebastião do Paraíso, MG. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISA CAFEEIROAS, 36., 2010, Guarapari. Anais...Brasília, DF: Embrapa Café, 2010. Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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10. | | ALVES, H. M. R.; VIEIRA, T. G. C.; VOLPATO, M. L. M.; SOUZA, V. C. O. Assessment of changes, in space and time, in the coffee lands of Minas Gerais state, in Brazil. In.: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COFFEE SCIENCE, 23., 2010, Bali, Indonesia. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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11. | | ALVES, H. M. R.; VIEIRA, T. G. C.; VOLPATO, M. L. M.; SOUZA, V. C. O. Assessment of changes, in space and time, in the coffee lands of Minas Gerais state, in Brazil. In.: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COFFEE SCIENCE, 23., 2010, Bali, Indonesia. Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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16. | | DIAS, T. C.; TONINI, H.; DEMICHELI, M.; VOLPATO, M.; PILOCELLI, A. Fatores que influenciam na sobrevivência de mudas de eucalipto em sistemas agroflorestais In: JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 2.,2013, Sinop. Anais... Sinop, MT: Embrapa Agrossilvipastoril, 2013. 1 CD. Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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20. | | MARUJO, R. de F. B.; MOREIRA, M. A.; VOLPATO, M. M. L.; ALVES, H. M. R. Mapeamento da cultura cafeeira por meio de classificação automática utilizando atributos espectrais, texturais e fator de iluminaçao. Coffee Science, Lavras, v. 12, n. 2, p. 164-175, abr./jun. 2017 Título em inglês: Coffee crop detection by automatic classification using spectral and textural attributes and illumination factor. Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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Registros recuperados : 150 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
Data corrente: |
21/02/2011 |
Data da última atualização: |
11/03/2011 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
ANDRADE, L. N.; VIEIRA, T. G. C.; ALVES, H. M. R.; VOLPATO, M. M. L.; SOUZA, V. C. O. |
Afiliação: |
LÍVIA N. ANDRADE, Bolsista Embrapa Café.; TATIANA G. C. VIEIRA, EPAMIG; HELENA MARIA RAMOS ALVES, SAPC; MARGARETE M. L. VOLPATO, EPAMIG; VANESSA C. O. SOUZA, EPAMIG. |
Título: |
Aplicação de redes neurais artificiais (RNA) na análise e classificação de áreas cafeeiras da Região de Machado-MG. |
Ano de publicação: |
2010 |
Fonte/Imprenta: |
In.: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 39.; CONGRESSO LATIONOAMERICANO Y DEL CARIBE DE INGENIERÍA AGRÍCOLA, 9., 2010, Vitória. A engenhria Agrícola e o Desenvolvimento das pequenas propriedades rurais. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A cafeicultura é atividade de fundamental importância na região sul de Minas Gerais e técnicas de estimativa da área plantada, visando previsões de safra confiáveis, estão sendo intensamente pesquisadas. Neste sentido, o presente estudo apresenta uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação automática de dados de sensoriamento remoto, com o objetivo de identificar áreas cafeeiras da região de Machado, MG. A região apresenta relevo ondulado a forte ondulado, o que acarreta maior dificuldade do mapeamento automático do uso da terra a partir de imagens de satélite. Outro complicador é a alta similaridade do padrão espectral do café e áreas de mata nativa. A área foi dividida entre os relevos plano e acidentado, e foram criadas máscaras na drenagem e na área urbana. O resultado da classificação feita pela RNA foi superior aos resultados encontrados na literatura, que utilizam classificadores automáticos clássicos, como o Battacharya e o Maxver. O Kappa do mapa classificado pela RNA foi de 55.84% para o relevo mais movimentado e 60.29% para o relevo menos movimentado. |
Palavras-Chave: |
Rede neural artificial. |
Thesagro: |
Cafeicultura; Sensoriamento Remoto. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/29330/1/Aplicacao-de-redes-neurais.pdf
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Marc: |
LEADER 01941nam a2200193 a 4500 001 1880476 005 2011-03-11 008 2010 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aANDRADE, L. N. 245 $aAplicação de redes neurais artificiais (RNA) na análise e classificação de áreas cafeeiras da Região de Machado-MG.$h[electronic resource] 260 $aIn.: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 39.; CONGRESSO LATIONOAMERICANO Y DEL CARIBE DE INGENIERÍA AGRÍCOLA, 9., 2010, Vitória. A engenhria Agrícola e o Desenvolvimento das pequenas propriedades rurais.$c2010 520 $aA cafeicultura é atividade de fundamental importância na região sul de Minas Gerais e técnicas de estimativa da área plantada, visando previsões de safra confiáveis, estão sendo intensamente pesquisadas. Neste sentido, o presente estudo apresenta uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação automática de dados de sensoriamento remoto, com o objetivo de identificar áreas cafeeiras da região de Machado, MG. A região apresenta relevo ondulado a forte ondulado, o que acarreta maior dificuldade do mapeamento automático do uso da terra a partir de imagens de satélite. Outro complicador é a alta similaridade do padrão espectral do café e áreas de mata nativa. A área foi dividida entre os relevos plano e acidentado, e foram criadas máscaras na drenagem e na área urbana. O resultado da classificação feita pela RNA foi superior aos resultados encontrados na literatura, que utilizam classificadores automáticos clássicos, como o Battacharya e o Maxver. O Kappa do mapa classificado pela RNA foi de 55.84% para o relevo mais movimentado e 60.29% para o relevo menos movimentado. 650 $aCafeicultura 650 $aSensoriamento Remoto 653 $aRede neural artificial 700 1 $aVIEIRA, T. G. C. 700 1 $aALVES, H. M. R. 700 1 $aVOLPATO, M. M. L. 700 1 $aSOUZA, V. C. O.
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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