Data/hora: 11/06/2024 18:19:57

Provedor de dados: 	91	
País: 	Brazil	
Título: 	Utilização de redes neurais artificiais na classificação de níveis de degradação em pastagens	
Autores: 	Chagas,César S.; Vieira,Carlos A. O.; Fernandes Filho,Elpídio I.; C. Júnior,Waldir de.	
Data: 	2009-06-01	
Ano: 	2009	
Palavras-chave: 	Aster; Sensoriamento remoto; Classificação supervisionada.	
Resumo: 	Este trabalho teve por objetivo avaliar a eficiência dos classificadores redes neurais artificiais (RNA) e o de máxima verossimilhança (Maxver) na classificação do uso da terra no município de Viçosa, MG, a partir de imagens do sensor ASTER, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens. Neste estudo, foram identificados três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte) e avaliada uma composição da imagem do sensor ASTER contendo as 3 bandas do visível e infravermelho próximo, com resolução espacial de 15 m. O simulador de redes neurais empregado foi o "Java Neural Network Simulator" e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Os resultados mostram que a classificação por redes neurais, embora apresente resultado ligeiramente superior, teve desempenho estatisticamente semelhante ao obtido pela classificação pelo Maxver, obtendo um índice Kappa de 0,80, contra 0,79, respectivamente. Nas classificações realizadas a classe que apresentou maior erro de classificação foi a pastagem no nível de degradação forte, enquanto a maior exatidão na classificação foi obtida pelo café, para ambos os classificadores, com 100 e 96%, respectivamente.	
Tipo: 	Info:eu-repo/semantics/article	
Idioma: 	Português	
Identificador: 	http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662009000300014	
Editor: 	Departamento de Engenharia Agrícola  - UFCG	
Relação: 	10.1590/S1415-43662009000300014	
Formato: 	text/html	
Fonte: 	Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental  v.13 n.3 2009	
Fonte: 	info:eu-repo/semantics/openAccess