Utilização do sensoriamento remoto orbital e redes neurais artificiais no mapeamento de macrófitas aquáticas emersas em grandes reservatórios
Contribuinte(s) |
Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
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Data(s) |
11/06/2014
11/06/2014
2004
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Resumo |
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT A utilização de dados de Sensoriamento Remoto em conjunto com técnicas de processamento digital e análise de imagens tem possibilitado o desenvolvimento de estudos integrados, com vistas ao monitoramento dos recursos naturais. Uma maneira de representar esses dados é através de mapas temáticos, obtidos por métodos de classificação multiespectral. Para a classificação de dados de Sensoriamento Remoto, a utilização de Redes Neurais Artifíciais tem se apresentado como uma alternativa vantajosa em relação aos classificadores baseados em conceitos estatísticos, uma vez que nenhuma hipótese prévia sobre a distribuição dos dados a serem classificados é exigida. Assim, esse trabalho teve como objetivo detectar a ocorrência e mapear a dispersão espacial de plantas aquáticas emersas em cinco reservatórios ao longo do rio Tietê-SP (Barra Bonita, Bariri, Ibitinga, Promissão e Nova Avanhandava) através da classificação por Redes Neurais Artifíciais... |
Formato |
112 f. : il. |
Identificador |
ESPINHOSA, Miriam Cristina. Utilização do sensoriamento remoto orbital e redes neurais artificiais no mapeamento de macrófitas aquáticas emersas em grandes reservatórios. 2004. 112 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências e Tecnologia, 2004. http://hdl.handle.net/11449/88531 000224117 espinhosa_mc_me_prud_prot.pdf 33004129043P0 |
Idioma(s) |
por |
Publicador |
Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
Direitos |
openAccess |
Palavras-Chave | #Cartografia #Redes neurais (Computação) #Análise de mistura espectral #Ambiguidade entre classes #Artificial Neural Networks |
Tipo |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |