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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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Data corrente: |
19/08/1996 |
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Data da última atualização: |
23/10/2019 |
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Autoria: |
SOUZA NETO, J. de. |
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Afiliação: |
JOSÉ DE SOUZA NETO, CNPC. |
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Título: |
Integrating ecological and economic models for assessing institutional environmental and technological change on rangeland. |
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Ano de publicação: |
1996 |
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Fonte/Imprenta: |
1996. |
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Páginas: |
165 f. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Thesis (Doctor of Philosophy) - Texas A&M University, Texas. |
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Conteúdo: |
Approachh methodology and source of data. Plant growth model. Population mixture simulation model.Farm level policy and incomes simulation model, design and structure. Results of flipsim model. Effectiveness of modeling approach, future research and conclusions. |
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Palavras-Chave: |
Economic impacts; Grazingland ecosystem; Modelo de integracao; Modelo de simulação ecológica; Policy assessment; Simulation. |
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Thesagro: |
Ecossistema; Impacto Econômico; Pastagem Nativa; Simulação. |
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Thesaurus Nal: |
Animal models; Rangelands; Simulation models. |
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Categoria do assunto: |
B Sociologia Rural |
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Marc: |
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653 $aSimulation
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Registro original: |
Embrapa Caprinos e Ovinos (CNPC) |
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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 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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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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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.
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653 $aClassificação supervisionada
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773 $tRevista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande$gv. 13, n. 3, p. 319-327, 2009.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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