Orientador: Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo / Resumo: 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...(Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Mestre
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000224117 |
| Date | January 2004 |
| Creators | Espinhosa, Miriam Cristina. |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Ciências e Tecnologia. |
| Publisher | Presidente Prudente : [s.n.], |
| Source Sets | Universidade Estadual Paulista |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | text |
| Format | 112 f. : |
| Relation | Sistema requerido: Adobe Acrobat Reader |
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