MAPEAMENTO DE PLANTAS DANINHAS EM CULTURA DE CAFÉ A PARTIR DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS DE ESCALAS GRANDES USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Conteúdo do artigo principal

Lauriana Rúbio Sartori
Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo
Nilton Nobuhiro Imai

Resumo

Numa cultura agrícola é importante identificar áreas infestadas por plantas daninhas com a finalidade de oferecer informações adequadas ao manejo. Partindo-se do pressuposto de que dados multiespectrais de escalas grandes são capazes de fornecer informação adequada e suficiente para a geração de um mapa da distribuição espacial e densidade de plantas daninhas em culturas de café, este artigo apresenta uma abordagem para discriminação dos graus de infestação por plantas daninhas em cultura de café a partir de dados multiespectrais de alta resolução espacial. Para isso, foi realizada uma classificação por Redes Neurais Artificiais - RNA e o mapa temático produzido foi submetido à análise da qualidade temática. A avaliação do resultado mostrou que a classificação por RNA aplicada para discriminar classes de infestação de plantas daninhas em imagens multiespectrais de alta resolução espacial constitui-se num método eficiente confirmando a hipótese inicial.

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Como Citar
SARTORI, L. R.; GALO, M. de L. B. T.; IMAI, N. N. MAPEAMENTO DE PLANTAS DANINHAS EM CULTURA DE CAFÉ A PARTIR DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS DE ESCALAS GRANDES USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 61, n. 2, 2009. DOI: 10.14393/rbcv61n2-44846. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/44846. Acesso em: 27 nov. 2022.
Seção
Artigos
Biografia do Autor

Lauriana Rúbio Sartori, Universidade Estadual Paulista

Universidade Estadual Paulista

Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo, Universidade Estadual Paulista

Universidade Estadual Paulista

Nilton Nobuhiro Imai, Universidade Estadual Paulista

Universidade Estadual Paulista

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