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Algoritmos De Aprendizagem De Máquina E Variáveis De Sensoriamento Remoto Para O Mapeamento Da Cafeicultura
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Souza, Carolina Gusmão Carvalho, Luis Marcelo T. De Aguiar, Polyanne Arantes, Tássia Borges |
| Copyright Year | 2016 |
| Abstract | A cafeicultura e uma das principais culturas agricolas do Brasil e realizar o mapeamento e monitoramento desta cultura e fundamental para conhecer sua distribuicao espacial. Porem, mapear estas areas utilizando imagens de Sensoriamento Remoto nao e uma tarefa facil. Sendo assim, este trabalho foi realizado com o objetivo de comparar o uso de diferentes variaveis e algoritmos de classificacao para o mapeamento de areas cafeeiras. O trabalho foi desenvolvido em tres areas diferentes, que sao bastante significativas na producao de cafe. Foram utilizados 5 algoritmos de aprendizagem de maquinas e 7 combinacoes de variaveis: espectrais, texturais e geometricas, associadas ao processo de classificacao. Um total de 105 classificacoes foram realizadas, 35 classificacoes para cada uma das areas. As classificacoes que nao usaram variaveis espectrais nao resultaram em bons indices de acuracia. Nas tres areas, o algoritmo que apresentou as melhores acuracias foi o Support vector machine, com acuracia global de 85,33% em Araguari, 87% em Carmo de Minas e 88,33% em Tres Pontas. Os piores resultados foram encontrados com o algoritmo Random Forest em Araguari, com acuracia global de 76,66% e com o Naive Bayes em Carmo de Minas e Tres Pontas, com 76% e 82% de acerto. Nas tres areas, variaveis texturais, quando associadas as espectrais, melhoraram a acuracia da classificacao. O SVM apresentou o melhor desempenho para as tres areas |
| Starting Page | 751 |
| Ending Page | 773 |
| Page Count | 23 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| DOI | 10.1590/s1982-21702016000400043 |
| Volume Number | 22 |
| Alternate Webpage(s) | https://revistas.ufpr.br/bcg/article/download/49646/29690 |
| Alternate Webpage(s) | https://doi.org/10.1590/s1982-21702016000400043 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
