Identification of eroded zones with digital images using artificial neural networks.

Trueba Espinosa A; Oropeza Mota J L; Ortiz Solorio C A; Martinez Alcantara A; Ruelas Angeles G

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Identification of eroded zones with digital images using artificial neural networks.

机译：使用人工神经网络通过数字图像识别侵蚀区域。

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Hydric erosion is a phenomenon that has an impact on crop production; but its evaluation is very difficult due to its constant dynamics, cost and time required. In this study, a methodology is proposed to identify hydric erosion using a digital image analysis. The study was conducted Santa Catarina del Monte, Texcoco, Mexico. The proposed methodology consists of using a backpropagation artificial neural network as pixel classifier using the Levenberg-Marquardt training algorithm. The network is capable of identifying white tepetate with an error of 2.5%; tepetate in transition from white to yellow with 16%; trees with 13.5%, and soils covered with arvenses with 7.1%. For yellow tepetates, the error was up to 3560%; the same trend was observed in the identification of gullies.

机译：水土流失是一种影响农作物产量的现象。但是由于其不断变化的动态，所需的成本和时间，因此对其进行评估非常困难。在这项研究中，提出了一种使用数字图像分析来识别水蚀的方法。该研究是在墨西哥Texcoco的Santa Catarina del Monte进行的。所提出的方法包括使用反向传播人工神经网络作为像素分类器，并使用Levenberg-Marquardt训练算法。该网络能够识别2.5％的白色tepetate; tepetate从白色到黄色的过渡，占16％;树木占13.5％，土壤覆盖着植物覆盖物占7.1％。对于黄色的tepetates，其误差高达3560％。在识别沟渠中观察到了相同的趋势。

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来源
《Agrociencia》 |2004年第6期|共9页
作者
Trueba Espinosa A; Oropeza Mota J L; Ortiz Solorio C A; Martinez Alcantara A; Ruelas Angeles G;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类农业科学;
关键词
algorithms; computer software; gully erosion; image analysis; image processing; methodology; neural networks; water erosion;

机译：算法;计算机软件;沟蚀;图像分析;图像处理;方法;神经网络;水蚀;

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