Utilização do sensoriamento remoto orbital e redes neurais artificiais no mapeamento de macrófitas aquáticas emersas em grandes reservatórios


Autoria(s): Espinhosa, Miriam Cristina
Contribuinte(s)

Universidade Estadual Paulista (UNESP)

Data(s)

11/06/2014

11/06/2014

2004

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