Título:	Redes Neurais Artificiais (RNA) aplicadas à classificação de áreas cafeeiras na Região de Três Pontas-MG.
Autoria:	ANDRADE, L. N. de VIEIRA, T. G. C. LACERDA, W. S. VOLPATO, M. M. L. ALVES, H. M. R. SILVA, A. C. de O. SOUZA, C. G.
Afiliação:	LÍVIA NAIARA DE ANDRADE, Bolsista Embrapa Café; TATIANA GROSSI CHQUILOFF VIEIRA, EPAMIG; WILIAN SOARES LACERDA, UFLA; MARGARETE MARIN LORDELO VOLPATO, EPAMIG; HELENA MARIA RAMOS ALVES, SAPC; ALEXSANDRO CÂNDIDO DE OLIVEIRA SILVA, UFLA; CAROLINA GUSMÃO SOUZA, Bolsista Embrapa Café.
Ano de publicação:	2011
Referência:	In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 7., 2011, Araxá. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2011.
Conteúdo:	A cafeicultura é atividade de fundamental importância na região Sul do estado de Minas Gerais, no Brasil, e técnicas de estimativa da área plantada, visando previsões de safra confiáveis, estão sendo intensamente pesquisadas. Este estudo apresenta uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação automática de dados de sensoriamento remoto, com o objetivo de identificar áreas cafeeiras na região de Três Pontas, Sul de Minas Gerais. Um fator complicador é a alta similaridade do padrão espectral do café com áreas de mata nativa. Foram criadas máscaras na drenagem e na área urbana. O resultado da classificação feita pela RNA foi superior aos resultados encontrados na literatura, com um índice kappa de 69%.
Thesagro:	Sensoriamento Remoto Uso da Terra
Palavras-chave:	Redes neurais artificiais Classificação automática Mapeamento
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (SAPC)