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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador3ERPFQRTRW/3A68DMP
Repositóriodpi.inpe.br/marte/2011/07.26.16.56
Última Atualização2011:07.26.16.56.03 (UTC) tereza@sid.inpe.br
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/marte/2011/07.26.16.56.03
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.02.24.43 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00056-0 (Internet)
978-85-17-00057-7 (DVD)
Chave de CitaçãoAndradeVieiLaceDavi:2011:ReNeAr
TítuloRedes Neurais Artificiais (RNA) aplicadas à classificação de áreas cafeeiras na região de Três Pontas-MG
FormatoDVD, Internet.
Ano2011
Data de Acesso26 dez. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho474 KiB
2. Contextualização
Autor1 Andrade, Lívia Naiara de
2 Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff
3 Lacerda, Wilian Soares
4 Davis Junior, Clodoveu Augusto
Afiliação1 Universidade Federal de Minas Gerais – Departamento de Ciência da Computação
2 Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais - EPAMIG/CTSM
3 Universidade Federal de Lavras – Departamento de Ciência da Computação
4 Universidade Federal de Minas Gerais – Departamento de Ciência da Computação
Endereço de e-Mail do Autor1 livia.naiara.andrade@gmail.com
2 tatiana@epamig.ufla.br
3 lacerda@dcc.ufla.br
4 clodoveu@dcc.ufmg.br
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Galvão, Lênio Soares
Endereço de e-Mailluana@dsr.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 15 (SBSR).
Localização do EventoCuritiba
Data30 abr. - 5 maio 2011
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas7603-7610
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2011-08-15 15:18:03 :: luana@dsr.inpe.br -> tereza@sid.inpe.br :: 2011
2011-08-19 18:15:27 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2011
2018-06-06 02:24:43 :: administrator -> tereza@sid.inpe.br :: 2011
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveremote sensing
artificial neural network
automatic classification
land use mapping
sensoriamento remoto
redes neurais artificiais
classificação automática
mapeamento
uso da terra
ResumoCoffee production is an activity of fundamental importance in the southern region of Minas Gerais state in Brazil and techniques for estimating the planted area, in order to establish reliable yield estimates, are being widely investigated. This study presents an application of Artificial Neural Networks (ANN) to automatically classify remote sensing data to identify coffee crops in Tres Pontas, South region of Minas Gerais. A complicating factor is the high similarity of the spectral patterns of coffee and areas of native forest. Masks were created to filter out drainage and urban areas. The result of the ANN classification was superior to the results found in the literature using automatic classifiers based on the multilayer perceptron model of artificial neural network . The kappa index of the map classified by ANN was 67.61%.
ÁreaSRE
TipoProcessamento de Imagens
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/3ERPFQRTRW/3A68DMP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/3ERPFQRTRW/3A68DMP
Idiomapt
Arquivo Alvop0606.pdf
Grupo de Usuáriosluana@dsr.inpe.br
tereza@sid.inpe.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group issn label lineage mark nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)tereza@sid.inpe.br
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