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Atributos topográficos e dados do landsat 7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais. Repositório Alice
CHAGAS, C. da S.; FERNANDES FILHO, E. I.; VIEIRA, C. A. O.; SCHAEFER, C. E. G. R.; CARVALHO JUNIOR, W. de.
2010
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Atributos do terreno; Classificação de solo; Modelo digital de elevação; Redes neural artificial.
Ano: 2010 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/858546
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Atributos topográficos e dados do Landsat7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais. Repositório Alice
CHAGAS, C. da S.; FERNANDES FILHO, E. I.; VIEIRA, C. A. O.; SCHAEFER, C. E. G. R.; CARVALHO JUNIOR, W. de.
Resumo ? O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Atributos do terreno; Classificação de solos; Modelo digital de elevação; Redes neurais artificiais.
Ano: 2010 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/859370
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Comparação entre imagens Aster e Landsat 7 na classificação de níveis de degradação de pastagens utilizando redes neurais artificiais. Repositório Alice
CHAGAS, C. da S.; VIEIRA, C. A. O.; FERNANDES FILHO, E. I.; CARVALHO JUNIOR, W. de..
O presente estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos dados dos sensores Aster e ETM+/Landsat 7 na classificação do uso e cobertura da terra, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens na Zona da Mata Mineira, através da utilização de redes neurais artificiais. Foram testadas três composições de uma imagem do sensor Aster e uma do ETM+/Landsat 7, para definição das melhores feições discriminantes para o classificador. As classes de uso e cobertura consideradas foram: floresta, café, área urbana/solo exposto e três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte). Utilizou-se o simulador de redes neurais Java Neural Network Simulator e o algoritmo empregado foi o back-propagation. Dentre as composições de imagens testadas o...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Redes neurais; Pastagens.
Ano: 2008 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/339820
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Digital soilscape mapping of tropical hillslope areas by neural networks. Repositório Alice
CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S.; FERNANDES FILHO, E. I.; VIEIRA, C. A. O.; SCHAEFER, C. E. G.; BHERING, S. B.; FRANCELINO, M. R..
2011
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Digital soilscape mapping; Neural networks.
Ano: 2011 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/919783
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Utilização de redes neurais artificiais na classificação de níveis de degradação em pastagens. Repositório Alice
CHAGAS, C. da S.; VIEIRA, C. A. O.; FERNANDES FILHO, E. I.; CARVALHO JUNIOR, W. de.
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...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Aster; Classificação supervisionada; Sensoriamento Remoto.
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/658048
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