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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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Engel, Paulo Martins, Madruga, Pedro R. de A., Todt, Viviane
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Portugués
Publicado: 1996
Materias:
Ciencias Informáticas
Classificação de espécies vegetais
Rede neural
método de Máxima Verossimilhançã Gaussiana
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/24240
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
Descripción
Sumario: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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