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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorCHAGAS, C. da S.pt_BR
dc.contributor.authorVIEIRA, C. A. O.pt_BR
dc.contributor.authorFERNANDES FILHO, E. I.pt_BR
dc.contributor.authorCARVALHO JUNIOR, W. dept_BR
dc.date.accessioned2011-04-10T11:11:11Zpt_BR
dc.date.available2011-04-10T11:11:11Zpt_BR
dc.date.created2009-02-09pt_BR
dc.date.issued2008pt_BR
dc.identifier.citationRevista Brasileira de Cartografia, Rio de Janeiro, v. 60, n. 3, p. 243-252, out. 2008.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/339820pt_BR
dc.descriptionO presente estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos dados dos sensores Aster e ETM+/Landsat 7 na classificação do uso e cobertura da terra, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens na Zona da Mata Mineira, através da utilização de redes neurais artificiais. Foram testadas três composições de uma imagem do sensor Aster e uma do ETM+/Landsat 7, para definição das melhores feições discriminantes para o classificador. As classes de uso e cobertura consideradas foram: floresta, café, área urbana/solo exposto e três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte). Utilizou-se o simulador de redes neurais Java Neural Network Simulator e o algoritmo empregado foi o back-propagation. Dentre as composições de imagens testadas o melhor resultado foi alcançado com a utilização das 9 bandas do Aster (30m) como variáveis discriminantes, que também permitiu uma melhor discriminação dos níveis de degradação das pastagens considerados. Este resultado é atribuído à melhor resolução espectral desta composição de imagem quando comparada às demais. Dentre as classes consideradas, a pastagem no nível de degradação muito forte foi a que apresentou o maior erro de classificação, em todas as composições, sendo bastante confundida com a pastagem no nível de degradação forte.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectRedes neuraispt_BR
dc.subjectPastagenspt_BR
dc.titleComparação entre imagens Aster e Landsat 7 na classificação de níveis de degradação de pastagens utilizando redes neurais artificiais.pt_BR
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.date.updated2016-10-03T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroSensoriamento Remotopt_BR
riaa.ainfo.id339820pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2016-10-03pt_BR
dc.contributor.institutionCESAR DA SILVA CHAGAS, CNPSpt_BR
dc.contributor.institutionCARLOS ANTÔNIO OLIVEIRA VIEIRA, UFVpt_BR
dc.contributor.institutionELPÍDIO INÁCIO FERNANDES FILHO, UFVpt_BR
dc.contributor.institutionWALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS.pt_BR
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