Título:	Redes neurais artificiais (RNA) para identificação de áreas cafeeiras em imagens de satélite: treinamento e definição de arquiteturas.
Autor:	PEREIRA, L. A. dos A. VIEIRA, T. G. C. ANDRADE, L. N. LACERDA, W. S. ALVES, H. M. R. VOLPATO, M. M. L.
Afiliación:	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.
Año:	2010
Referencia:	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.
Descripción:	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
Palabras clave:	Área cafeeira
Tipo de Material:	Artigo em anais e proceedings
Acceso:	openAccess
Aparece en las colecciones:	Artigo em anais de congresso (SAPC)