| Registro completo |
| Provedor de dados: |
REA
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| País: |
Brazil
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| Título: |
Técnicas de mineração de dados para identificação de áreas com cana-de-açúcar em imagens Landsat 5
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| Autores: |
Nonato,Robson T.
Oliveira,Stanley R. de M.
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| Data: |
2013-12-01
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| Ano: |
2013
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| Palavras-chave: |
Mapeamento agrícola
Classificação de imagens
Árvore de decisão
Sensoriamento remoto
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| Resumo: |
Neste trabalho, verificou-se a aderência de técnicas de mineração de dados voltadas para problemas de classificação de dados na identificação automatizada de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em imagens do satélite Landsat 5/TM. Para essa verificação, foram estudadas imagens de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em três fases fenológicas diferentes. Os pixels foram convertidos em valores de refletância de superfície, nas vizinhanças das cidades de Araras, São Carlos e Araraquara, no Estado de São Paulo. Foram gerados cinco modelos de árvores de decisão binária, induzidos pelo algoritmo C4.5, em que todos produziram taxas de acerto superiores a 90%. A introdução de atributos de textura trouxe ganhos significativos na acurácia do modelo de classificação e contribuiu para melhorar a distinção de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em meio a tipos diversos de cobertura do solo, como solo exposto, área urbana, lagos e rios. Os índices de vegetação mostraram-se relevantes na distinção da fase e do estado fenológico das culturas. Os resultados reforçam o potencial forte das árvores de decisão no processo de classificação e identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em diferentes cidades produtoras, no Estado de São Paulo.
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| Tipo: |
Info:eu-repo/semantics/article
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| Idioma: |
Português
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| Identificador: |
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162013000600019
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| Editor: |
Associação Brasileira de Engenharia Agrícola
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| Relação: |
10.1590/S0100-69162013000600019
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| Formato: |
text/html
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| Fonte: |
Engenharia Agrícola v.33 n.6 2013
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| Direitos: |
info:eu-repo/semantics/openAccess
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