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Técnicas de mineração de dados para identificação de áreas com cana-de-açúcar em imagens Landsat 5 REA
Nonato,Robson T.; Oliveira,Stanley R. de M..
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...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Mapeamento agrícola; Classificação de imagens; Árvore de decisão; Sensoriamento remoto.
Ano: 2013 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162013000600019
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