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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| Pubblicato in: | Anuário do Instituto de Geociências |
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| Autori principali: | , , , , , |
| Natura: | Artigo |
| Lingua: | Português |
| Pubblicazione: |
Universidade Federal do Rio de Janeiro
2022
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | 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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