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...

Fuld beskrivelse

Bibliografiske detaljer

Udgivet i:	Anuário do Instituto de Geociências
Principais autores:	Elisiane Alba, Marta Laura de Souza Alexandre, Juliana Marchesan, Luciana Sandra Bastos de Souza, Alan Cézar Bezerra, Emanuel Araújo Silva
Format:	Artigo
Sprog:	Português
Udgivet:	Universidade Federal do Rio de Janeiro 2022
Fag:	Geología
Online adgang:	https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=695375056009 https://www.redalyc.org/journal/6953/695375056009/ https://www.redalyc.org/journal/6953/695375056009/html/ https://www.redalyc.org/journal/6953/695375056009/695375056009.epub https://www.redalyc.org/journal/6953/695375056009/movil
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