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Registro Completo
Biblioteca(s):  Epagri-Sede.
Data corrente:  10/01/2019
Data da última atualização:  10/01/2019
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  COELHO, F. F.; GIASSON, E.; CAMPOS, A. R.; COSTA, J. J. F.; COBLINSKI, J. A.; SILVA, E. B.
Título:  ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND OBJECT-BASED CLASSIFICATION FOR DIGITAL SOIL MAPPING.
Ano de publicação:  2018
Fonte/Imprenta:  In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de janeiro. Abstracts... Viçosa: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2018.
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Detailed soil maps are not available in most of the Brazilian territory. Remote sensing data and artificial intelligence techniques can be integrated into an object-based classification to improve spatial prediction of soil class and soil map availability. This work aimed (i) to compare the spatial predictive of soil class of Artificial Neural Network (ANN) and Decision Trees (DT), (ii) to produce digital soil maps by an object-based classification. The study area is located in northwest Rio Grande do Sul State, southern Brazil. The surface area is 900 km². In this area, there are four soil orders: Oxisols, Molisols, Inceptisols and Entisols. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI) and Normalized Difference Soil Index (NDSI) were derived from Landsat 8 OLI (Operational Land Imager) sensor imagery. Fifteen terrain attributes were derived from SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) using RSAGA package in RStudio environment. This spectral indices and terrain attributes were used as discriminating variables. The multiresolution segmentation (MRS) algorithm (eCognition Developer 9.0) was used to create image objects. The shape and compactness criterion were 0.1, the scale parameter (SP) tested were 1, 2, 5, 10, 25 and 50. Three classification repetitions with Multilayer Perceptron (ANN), Simple Cart (DT) and J48 (DT) algorithms were performed with 4993 random samples using cross-validation technique (5 folds) in Weka Experiment En... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  data mining; multilayer perception; multiresolution segmentation.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Epagri-Sede (Epagri-Sede)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
Epagri-Sede103201 - 1UPCPL - DD

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1.Imagem marcado/desmarcadoCOELHO, F. F.; GIASSON, E.; CAMPOS, A. R.; COSTA, J. J. F.; COBLINSKI, J. A.; SILVA, E. B. ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND OBJECT-BASED CLASSIFICATION FOR DIGITAL SOIL MAPPING. In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de janeiro. Abstracts... Viçosa: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2018.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Epagri-Sede.
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2.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA, J. J. F.; SILVA, E. B.; COELHO, F. F.; TIECHER, T.; BISSANI, C. A.; FILIPPI, D. Atributos químicos relacionados à acidez e capacidade de troca de cátions de solos do Rio Grande do Sul com diferentes graus de intemperização. Acta Iguazu, Cascavel, v. 8, n. 2, p. 81-100, 2019.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: Nacional - B
Biblioteca(s): Epagri-Sede.
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3.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA, J. J. F.; GIASSON, É.; CAMPOS, A. R.; SILVA, E. B.; MACHADO, I. R.; COELHO, F. F. REGRESSÕES LOGÍSTICAS MÚLTIPLAS E ÁRVORES DE DECISÃO NA PREDIÇÃO DE UNIDADES FISIOGRÁFICAS. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 36., 2017, Belém. Resumos... Viçosa: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2017.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Epagri-Sede.
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4.Imagem marcado/desmarcadoCAMPOS, A. R.; GIASSON, E.; COSTA, J. J. F.; SILVA, E. B.; MACHADO, I. R.; COELHO, F. F. Uso de Random Forest e Árvores de Decisão no mapeamento digital de solos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 36., 2017, Belém. Resumos... Viçosa: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2017.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Epagri-Sede.
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