Uma comparação entre o método de máxima verossimilhanca gaussiana e uma rede neural artificial com backpropagation na classificacáo de espécies vegetais
Este trabalho apresenta uma comparação entre o método de Máxima Verossimilhançã Gaussiana e uma Rede Neural Artificial Multinível com BackPropagation na classificayao de espécies vegetaís em imagens multiespectrais. A área de estudo situa-se no estado do Rio Grande do Sul, Brasil, a cerca de 290 Km...
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| Publicado: |
1996
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/24240 |
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Ciencias Informáticas Classificação de espécies vegetais Rede neural método de Máxima Verossimilhançã Gaussiana ARTIFICIAL INTELLIGENCE |
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Ciencias Informáticas Classificação de espécies vegetais Rede neural método de Máxima Verossimilhançã Gaussiana ARTIFICIAL INTELLIGENCE Engel, Paulo Martins Madruga, Pedro R. de A. Todt, Viviane Uma comparação entre o método de máxima verossimilhanca gaussiana e uma rede neural artificial com backpropagation na classificacáo de espécies vegetais |
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Este trabalho apresenta uma comparação entre o método de Máxima Verossimilhançã Gaussiana e uma Rede Neural Artificial Multinível com BackPropagation na classificayao de espécies vegetaís em imagens multiespectrais. A área de estudo situa-se no estado do Rio Grande do Sul, Brasil, a cerca de 290 Km da capital do estado - Porto Alegre. A classificayao realizada por ambos os métodos, utilizando-se imagens do satélite Landsat 5-TM; identifica as espécies vegetais: Pinlls, Eucalyptus, Acácia Negra e Mata Nativa, que predominam na regiao. |
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