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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorANDRADE, L. N.pt_BR
dc.contributor.authorVIEIRA, T. G. C.pt_BR
dc.contributor.authorALVES, H. M. R.pt_BR
dc.contributor.authorVOLPATO, M. M. L.pt_BR
dc.contributor.authorSOUZA, V. C. O.pt_BR
dc.date.accessioned2011-04-09T22:28:30Z-
dc.date.available2011-04-09T22:28:30Z-
dc.date.created2011-03-11pt_BR
dc.date.issued2010pt_BR
dc.identifier.citationIn.: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 39.; CONGRESSO LATIONOAMERICANO Y DEL CARIBE DE INGENIERÍA AGRÍCOLA, 9., 2010, Vitória. A engenhria Agrícola e o Desenvolvimento das pequenas propriedades rurais.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/880476pt_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. Neste sentido, o presente 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 da região de Machado, MG. A região apresenta relevo ondulado a forte ondulado, o que acarreta maior dificuldade do mapeamento automático do uso da terra a partir de imagens de satélite. Outro complicador é a alta similaridade do padrão espectral do café e áreas de mata nativa. A área foi dividida entre os relevos plano e acidentado, e foram criadas máscaras na drenagem e na área urbana. O resultado da classificação feita pela RNA foi superior aos resultados encontrados na literatura, que utilizam classificadores automáticos clássicos, como o Battacharya e o Maxver. O Kappa do mapa classificado pela RNA foi de 55.84% para o relevo mais movimentado e 60.29% para o relevo menos movimentado.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectRede neural artificialpt_BR
dc.titleAplicação de redes neurais artificiais (RNA) na análise e classificação de áreas cafeeiras da Região de Machado-MG.pt_BR
dc.typeArtigo em anais e proceedingspt_BR
dc.date.updated2011-04-10T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroCafeiculturapt_BR
dc.subject.thesagroSensoriamento Remotopt_BR
riaa.ainfo.id880476pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2011-03-11pt_BR
dc.contributor.institutionLÍVIA N. ANDRADE, Bolsista Embrapa Café.; TATIANA G. C. VIEIRA, EPAMIG; HELENA MARIA RAMOS ALVES, SAPC; MARGARETE M. L. VOLPATO, EPAMIG; VANESSA C. O. SOUZA, EPAMIG.pt_BR
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (SAPC)

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