Geoinformática e Geoestatística: Uma Visão Geral

Abordagem de previsão de objetos espaciais de seca usando rede neural artificial

Berhan G, Tadesse T e Atnafu S

Abordagem de previsão de objetos espaciais de seca usando rede neural artificial

O conceito de identificação e modelagem de objetos alimentou um longo esforço científico para converter imagens de sensoriamento remoto em fenômenos geográficos . O objetivo deste artigo foi desenvolver um novo conceito para caracterizar e identificar objetos espaciais de seca a partir de imagens de satélite para melhorar a previsão e mitigação da seca usando uma rede neural artificial (ANN) de retropropagação. Para caracterizar a seca como um objeto espacial, 11 atributos de multissensores e resoluções (como Desvio Padronizado do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada [SDNDVI], Modelo Digital de Elevação [DEM], Capacidade de Retenção de Água no Solo, Regiões Ecológicas, Cobertura da Terra, Índice Padrão de Precipitação [SPI] e índices oceânicos foram usados.