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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
18/02/2010 |
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Data da última atualização: |
01/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
CHAGAS, C. da S.; VIEIRA, C. A. O.; FERNANDES FILHO, E. I.; CARVALHO JUNIOR, W. de. |
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Afiliação: |
CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; CARLOS A. O. VIEIRA, DEC/UFV; ELPIDIO I. FERNANDES FILHO, DPS/UFV; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS. |
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Título: |
Utilização de redes neurais artificiais na classificação de níveis de degradação em pastagens. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v. 13, n. 3, p. 319-327, 2009. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/S1415-43662009000300014 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Este trabalho teve por objetivo avaliar a eficiência dos classificadores redes neurais artificiais (RNA) e o de máxima verossimilhança (Maxver) na classificação do uso da terra no município de Viçosa, MG, a partir de imagens do sensor ASTER, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens. Neste estudo, foram identificados três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte) e avaliada uma composição da imagem do sensor ASTER contendo as 3 bandas do visível e infravermelho próximo, com resolução espacial de 15 m. O simulador de redes neurais empregado foi o "Java Neural Network Simulator" e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Os resultados mostram que a classificação por redes neurais, embora apresente resultado ligeiramente superior, teve desempenho estatisticamente semelhante ao obtido pela classificação pelo Maxver, obtendo um índice Kappa de 0,80, contra 0,79, respectivamente. Nas classificações realizadas a classe que apresentou maior erro de classificação foi a pastagem no nível de degradação forte, enquanto a maior exatidão na classificação foi obtida pelo café, para ambos os classificadores, com 100 e 96%, respectivamente. |
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Palavras-Chave: |
Aster; Classificação supervisionada. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/184952/1/Cesar-Waldir-Redes-neurais.pdf
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Marc: |
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520 $aEste trabalho teve por objetivo avaliar a eficiência dos classificadores redes neurais artificiais (RNA) e o de máxima verossimilhança (Maxver) na classificação do uso da terra no município de Viçosa, MG, a partir de imagens do sensor ASTER, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens. Neste estudo, foram identificados três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte) e avaliada uma composição da imagem do sensor ASTER contendo as 3 bandas do visível e infravermelho próximo, com resolução espacial de 15 m. O simulador de redes neurais empregado foi o "Java Neural Network Simulator" e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Os resultados mostram que a classificação por redes neurais, embora apresente resultado ligeiramente superior, teve desempenho estatisticamente semelhante ao obtido pela classificação pelo Maxver, obtendo um índice Kappa de 0,80, contra 0,79, respectivamente. Nas classificações realizadas a classe que apresentou maior erro de classificação foi a pastagem no nível de degradação forte, enquanto a maior exatidão na classificação foi obtida pelo café, para ambos os classificadores, com 100 e 96%, respectivamente.
650 $aSensoriamento Remoto
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653 $aClassificação supervisionada
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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Data corrente: |
19/10/2015 |
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Data da última atualização: |
05/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
VILLAFUERTE, S. G. E.; COSTA, J. A. A. da; NEVES, A. P.; FEIJO, G. L. D.; REIS, F. A.; CATTO, J. B. |
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Afiliação: |
Sergio G. Espinosa Villafuerte, Universidade Federal de Goiás (UFG) - Goiânia, GO, Brazil; JOSE ALEXANDRE AGIOVA DA COSTA, CNPC; Andrei Pereira Neves, Univerdiade Estadual do Mato Grosso do Sul; GELSON LUIS DIAS FEIJO, CNPGC; FERNANDO ALVARENGA REIS, CNPC; JOAO BATISTA CATTO, CNPGC. |
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Título: |
Productive performance of Pantanal locally adapted lambs finished under three production systems. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: WORLD CONGRESS ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK-FOREST SYSTEMS; INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK SYSTEMS, 3., 2015, Brasília, DF. Towards sustainable intensification: proceedings. Brasília, DF: Embrapa, 2015. |
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Idioma: |
Inglês |
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Palavras-Chave: |
Acabamento; Fattening. |
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Thesagro: |
Confinamento; Cordeiro; Ovino; Performance; Terminação. |
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Thesaurus NAL: |
Lambs; Sheep. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/131280/1/CNPC-2015-Productive.pdf
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Marc: |
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260 $aIn: WORLD CONGRESS ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK-FOREST SYSTEMS; INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK SYSTEMS, 3., 2015, Brasília, DF. Towards sustainable intensification: proceedings. Brasília, DF: Embrapa$c2015
650 $aLambs
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653 $aFattening
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700 1 $aNEVES, A. P.
700 1 $aFEIJO, G. L. D.
700 1 $aREIS, F. A.
700 1 $aCATTO, J. B.
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Registro original: |
Embrapa Caprinos e Ovinos (CNPC) |
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