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Título: Redes neurais artificiais (RNA) para identificação de áreas cafeeiras em imagens de satélite: treinamento e definição de arquiteturas.
Autoria: PEREIRA, L. A. dos A.
VIEIRA, T. G. C.
ANDRADE, L. N.
LACERDA, W. S.
ALVES, H. M. R.
VOLPATO, M. M. L.
Afiliação: LILIANY 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.
Ano de publicação: 2010
Referência: In.: 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.
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. 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.
Thesagro: Sensoriamento Remoto
Palavras-chave: Área cafeeira
Tipo do material: Artigo em anais e proceedings
Acesso: openAccess
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (SAPC)

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