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Integração de dados do quickbird e atributos do terreno no mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais Rev. Bras. Ciênc. Solo
Chagas,César da Silva; Carvalho Júnior,Waldir de; Bhering,Silvio Barge.
No presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Pedologia; Mapeamento de solos; Inteligência artificial; Sensores remotos; Geomorfometria.
Ano: 2011 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832011000300004
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