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Registros recuperados : 7 | |
3. | | JARAMILLO-BOTERO, C.; SANTOS, R. H. S.; FARDIM, M. P.; PONTES, T. M.; SARMIENTO, F. Produção de serapilheira e aporte de nutrientes de espécies arbóreas nativas em um sistema agroflorestal na Zona da Mata de Minas Gerais. Revista Árvore, Viçosa, v. 32, n. 5, p. 869-877, set./out. 2008. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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5. | | ALVES, B. J. R.; BRAGA, D. M.; COSTA, M. K. L.; PONTES, T. L.; SHIGAKI, F. Volatização de amônia e emissão de óxido nitroso em função da adubação com uréia e vinhoto em cana-de-açúçar. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 33., 2011, Uberlândia. Solos nos biomas brasileiros: sustentabilidade e mudanças climáticas: anais. [Uberlândia]: SBCS: UFU, ICIAG, 2011. Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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7. | | CASTRO, A. P.; SIMÕES, L. M. S.; BOTTINO, M. P.; PONTES, T. T.; RODRIGUES, S. de A. D.; CAIXETA, F. M. C.; QUINTAO, C. C. R.; CAMARGO, L. S. de A.; DODE, M. A. N.; SALES, J. N. de S. Nuclear maturation kinetics of immature oocytes into preovulatory dominant follicle. In: ANNUAL MEETING OF THE BRAZILIAN EMBRYO TECNNOLOGY SOCIETY, 14., 2017, Cabo de Santo Agostinho. Proceedings... Cabo de Santo Agostinho: SBTE, 2017. p. 740. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Registros recuperados : 7 | |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
11/02/2011 |
Data da última atualização: |
27/02/2024 |
Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Autoria: |
ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M. de; RIBEIRO, M. X.; ÁVILA, A. M. H. de; ZULLO JÚNIOR, J.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. |
Afiliação: |
LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; ELAINE P. M. DE SOUSA, USP; MARCELA X. RIBEIRO, USP; ANA M. H. de ÁVILA, UNICAMP; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, UNICAMP; CAETANO TRAINA JÚNIOR, USP; AGMA J. M. TRAINA, USP. |
Título: |
Mining climate and remote sensing time series to improve monitoring of sugar cane fields. |
Ano de publicação: |
2011 |
Fonte/Imprenta: |
In: PRADO, H. A. do; LUIZ, A. J. B.; CHAIB FILHO, H. Computational Methods for Agricultural Research: Advances and Applications. Hershey: Information Science Reference, 2011. chap. 4, p. 50-72. |
ISBN: |
978-1-61692-871-1 |
DOI: |
10.4018/978-1-61692-871-1.ch004 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
This chapter discusses how to take advantage of computational models to analyze and extract useful information from time series of climate data and remote sensing images. This kind of data has been used for researching on climate changes, as well as to help on improving yield forecasting of agricultural crops and increasing the sustainable usage of the soil. The authors present three techniques based on the Fractal Theory, data streams and time series mining: the FDASE algorithm, to identify correlated attributes; a method that combines intrinsic dimension measurements with statistical analysis, to monitor evolving climate and remote sensing data; and the CLIPSMiner algorithm applied to multiple time series of continuous climate data, to identify relevant and extreme patterns. The experiments with real data show that data mining is a valuable tool to help agricultural entrepreneurs and government on monitoring sugar cane areas, helping to make the production more useful to the country and to the environment. |
Palavras-Chave: |
Cana-de-açúcar; Dados climáticos; Modelos computacionais; Séries temporais. |
Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
Thesaurus NAL: |
Models; Remote sensing; Sugarcane; Time series analysis. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 02140naa a2200325 a 4500 001 1876738 005 2024-02-27 008 2011 bl uuuu u00u1 u #d 020 $a978-1-61692-871-1 024 7 $a10.4018/978-1-61692-871-1.ch004$2DOI 100 1 $aROMANI, L. A. S. 245 $aMining climate and remote sensing time series to improve monitoring of sugar cane fields.$h[electronic resource] 260 $c2011 520 $aThis chapter discusses how to take advantage of computational models to analyze and extract useful information from time series of climate data and remote sensing images. This kind of data has been used for researching on climate changes, as well as to help on improving yield forecasting of agricultural crops and increasing the sustainable usage of the soil. The authors present three techniques based on the Fractal Theory, data streams and time series mining: the FDASE algorithm, to identify correlated attributes; a method that combines intrinsic dimension measurements with statistical analysis, to monitor evolving climate and remote sensing data; and the CLIPSMiner algorithm applied to multiple time series of continuous climate data, to identify relevant and extreme patterns. The experiments with real data show that data mining is a valuable tool to help agricultural entrepreneurs and government on monitoring sugar cane areas, helping to make the production more useful to the country and to the environment. 650 $aModels 650 $aRemote sensing 650 $aSugarcane 650 $aTime series analysis 650 $aSensoriamento Remoto 653 $aCana-de-açúcar 653 $aDados climáticos 653 $aModelos computacionais 653 $aSéries temporais 700 1 $aSOUSA, E. P. M. de 700 1 $aRIBEIRO, M. X. 700 1 $aÁVILA, A. M. H. de 700 1 $aZULLO JÚNIOR, J. 700 1 $aTRAINA JÚNIOR, C. 700 1 $aTRAINA, A. J. M. 773 $tIn: PRADO, H. A. do; LUIZ, A. J. B.; CHAIB FILHO, H. Computational Methods for Agricultural Research: Advances and Applications. Hershey: Information Science Reference, 2011. chap. 4, p. 50-72.
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