Eventos em Ciências Florestais, VIII Simpósio de Pós-Graduação em Ciências Florestais

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NeuroDic para detecção e quantificação da invasão de acácia em plantios florestais
Nayara Natacha Jesus Pereira, Daniel Breda Binoti, Marcio Assis Cordeiro, André Ricardo dos Santos Pereira, Mayra Luiza Marques da Silva Binoti

Última alteração: 2014-10-17

Resumo


O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência do sistema computacional NeuroDIC para quantificação e detecção da infestação de acácias nos plantios de Eucalyptus a partir da classificação digital de imagens com o auxilio de Redes Neurais Artificiais (RNA). Com a utilização de imagens de satélite do plantio estudado foi realizada a classificação supervisionada considerando duas classes temáticas (Eucalyptus e Acácia). Para a classificação utilizou-se RNA do tipo Multilayer perceptron (MLP), tendo como entrada as intensidades das bandas do visível e cada pixel das variáveis de amostras e a classe como saída. Utilizou-se o algoritmo Resilient propagation, com oito neurônios na camada oculta e função de ativação sigmoidal. Com base nos resultados, foi possível concluir que o sistema computacional NeuroDIC é eficiente para quantificação e detecção da infestação de acácias em plantios de eucalipto.

Palavras-chave


Classificação digital; Eucalipto; Redes Neurais Artificiais.

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