Comparação entre imagens Aster e Landsat 7 na classificação de níveis de degradação de pastagens utilizando redes neurais artificiais
| Autor: | CHAGAS, C. da S., VIEIRA, C. A. O., FERNANDES FILHO, E. I., CARVALHO JUNIOR, W. de |
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| Přispěvatelé: | CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS, ELPÍDIO INÁCIO FERNANDES FILHO, UFV, CARLOS ANTÔNIO OLIVEIRA VIEIRA, UFV, WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS. |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2008 |
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| Zdroj: | Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA-Alice) Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) instacron:EMBRAPA |
| Popis: | 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 melhor resultado foi alcançado com a utilização das 9 bandas do Aster (30m) como variáveis discriminantes, que também permitiu uma melhor discriminação dos níveis de degradação das pastagens considerados. Este resultado é atribuído à melhor resolução espectral desta composição de imagem quando comparada às demais. Dentre as classes consideradas, a pastagem no nível de degradação muito forte foi a que apresentou o maior erro de classificação, em todas as composições, sendo bastante confundida com a pastagem no nível de degradação forte. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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