Utilização de redes neurais artificiais na classificação de níveis de degradação em pastagens

AUTOR(ES)

Chagas, César S., Vieira, Carlos A. O., Fernandes Filho, Elpídio I., C. Júnior, Waldir de

FONTE

Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental

DATA DE PUBLICAÇÃO

2009-06

RESUMO

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 superior, teve desempenho estatisticamente semelhante ao obtido pela classificação pelo Maxver, obtendo um índice Kappa de 0,80, contra 0,79, respectivamente. Nas classificações realizadas a classe que apresentou maior erro de classificação foi a pastagem no nível de degradação forte, enquanto a maior exatidão na classificação foi obtida pelo café, para ambos os classificadores, com 100 e 96%, respectivamente.

ASSUNTO(S)

aster sensoriamento remoto classificação supervisionada

Documentos Relacionados

• Redes neurais artificiais na classificação de frutos: cenário bidimensional
• Redes neurais artificiais na classificação de áreas cafeeiras da região de Guaxupé.
• Redes neurais artificiais na classificação de áreas cafeeiras da região de Guaxupé.
• Utilização de redes neurais artificiais para avaliação de produtividade do solo, visando classificação de terras para irrigação
• Utilização de redes neurais artificiais no diagnóstico de cardiopatias