Comparação entre Algoritmos de Aprendizado de Máquina para a Identificação de Floresta Tropical Sazonalmente Seca

O objetivo do estudo foi avaliar o potencial dos algoritmos de aprendizado de máquina k-Nearest Neighbor (kNN), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) e Artificial Neural Networks (ANN) na identificação das fitofisionomias da Caatinga a partir de imagens OLI/Landsat 8. Para tanto, foi elab...

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Podrobná bibliografie

Hlavní autoři:	Alba, Elisiane, Alexandre, Marta Laura de Souza, Marchesan, Juliana, de Souza, Luciana Sandra Bastos, Bezerra, Alan Cézar, Silva, Emanuel Araújo
Médium:	Online
Jazyk:	Inglês Português
Vydáno:	Universidade Federal do Rio de Janeiro, Instituto de Geociências 2022
On-line přístup:	https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/40758
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!