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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| Veröffentlicht in: | Anuário do Instituto de Geociências |
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| Hauptverfasser: | , , , , , |
| Format: | Artigo |
| Sprache: | Português |
| Veröffentlicht: |
Universidade Federal do Rio de Janeiro
2022
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