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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorPEREIRA, L. A. dos A.pt_BR
dc.contributor.authorVIEIRA, T. G. C.pt_BR
dc.contributor.authorANDRADE, L. N.pt_BR
dc.contributor.authorLACERDA, W. S.pt_BR
dc.contributor.authorALVES, H. M. R.pt_BR
dc.contributor.authorVOLPATO, M. M. L.pt_BR
dc.date.accessioned2011-04-09T22:28:21Z-
dc.date.available2011-04-09T22:28:21Z-
dc.date.created2011-03-11pt_BR
dc.date.issued2010pt_BR
dc.identifier.citationIn.: Congresso de Iniciação Científica da Universidade Federal de Lavras, 23.; Seminário de Avaliação do PIBIC/CNPq, 18; Seminário de Avaliação do PIBIC/FAPEMIG, 13.; Seminário de Avaliação do Programa BIC Júnior, 5.; Reunião Regional da SBPC, 2010, Lavras.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/880459pt_BR
dc.descriptionA 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. A aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) na classificação de dados de Sensoriamento Remoto tem se mostrado uma abordagem promissora na discriminação de classes de maior complexidade. O objetivo deste trabalho é definir um procedimento de classificação automática utilizando Redes Neurais Artificiais para identificação de áreas cafeeiras em imagens de satélite da região de Machado-MG, que se encontra entre as mais importantes regiões cafeeiras do Sul de Minas.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectÁrea cafeeirapt_BR
dc.titleRedes neurais artificiais (RNA) para identificação de áreas cafeeiras em imagens de satélite: treinamento e definição de arquiteturas.pt_BR
dc.typeArtigo em anais e proceedingspt_BR
dc.date.updated2011-04-10T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroSensoriamento Remotopt_BR
riaa.ainfo.id880459pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2011-03-11pt_BR
dc.contributor.institutionLILIANY APARECIDA DOS ANJOS PEREIRA, FAPEMI/EPAMIG; TATIANA GROSSI CHQUILOFF VIEIRA, EPAMIG/URESM; LIVIA NAIARA ANDRADE, UFMG/UFLA; WILIAN SOARES LACERDA, UFLA/DCC; HELENA MARIA RAMOS ALVES, SAPC; MARGARETE MARIN LORDELO VOLPATO, EPAMIG/URESM.pt_BR
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (SAPC)

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