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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
08/02/2011 |
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Data da última atualização: |
30/01/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
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Autoria: |
NONATO, R. T. |
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Afiliação: |
ROBSON TAVARES NONATO, Feagri/Unicamp. |
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Título: |
Aplicação de mineração de dados na identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em imagens de sensoriamento remoto no estado de São Paulo. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
2010. |
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Páginas: |
128 p. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertação (Mestrado) - Faculdade de Engenharia Agrícola, Universidade Estadual de Campinas, Campinas. Orientador: Stanley Robson de Medeiros Oliveira. |
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Conteúdo: |
O surgimento e a evolução das geotecnologias, que podem ser entendidas como tecnologias originadas de estudos e pesquisas na área de sensoriamento remoto, mais especificamente da utilização de sensores situados na órbita do planeta Terra, têm permitido o desenvolvimento de metodologias inovadoras para o mapeamento da cobertura do solo e o monitoramento agrícola. O emprego dessas novas tecnologias tem permitido, também, uma melhoria das metodologias utilizadas na estimativa da produtividade agrícola e na previsão de safras. Mesmo assim, no Brasil, muitas das metodologias empregadas no mapeamento agrícola ainda utilizam as imagens de satélite como material auxiliar, principalmente, em levantamentos amostrais. Isto se deve, em parte, aos avanços necessários no processo de extração de informações das imagens. Dentre estes avanços, deve-se destacar a necessidade de melhoria dos métodos utilizados para identificação e classificação digital de regiões contendo a cultura agrícola de interesse dentro da image. Amplamente utilizadas na resolução de problemas de classificação automatizada de dados, nas mais diversas áreas do conhecimento, as técnicas de mineração de dados se apresentam como uma alternativa promissora na resolução de problemas de identificação e classificação de regiões cultivadas com cana-de-açúcar. Dentro desse contexto, o objetivo desse trabalho foi avaliar as técnicas de mineração de dados voltadas para classificação de dados, dentre elas os métodos de seleção de atributos e a técnica de árvore de decisão binária na identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, no estado de São Paulo, em imagens com correção atmosférica do sensor TM a bordo do satélite Landsat 5. Também foi investigado o resultado da inserção de atributos de textura e de índices de vegetação com o objetivo de melhorar os resultados da identificação e classificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar. Neste trabalho foram abordados três cenários contendo áreas cultivadas com cana-de-açúcar. No primeiro cenário, a técnica de árvore de decisão foi avaliada na classificação de pixels puros de regiões cultivadas com cana-de-açúcar em meio a alvos diversos, como áreas urbanas, solo exposto, corpos compostos por água e outros tipos de vegetação. No segundo cenário, a ênfase foi a classificação de pixels puros de regiões cultivadas com cana-de-açúcar em diferentes fases fenológicas. No último cenário, a técnica de classificação foi avaliada na distinção de pixels puros de regiões cultivadas com cana-de-açúcar, em diferentes fases fenológicas, e em meio a outros tipos de cobertura do solo como áreas urbanas, solo exposto, corpos compostos por água e outros tipos de vegetação como pastos e florestas. Nos três cenários abordados, os modelos de árvores de decisão binária, induzidos pelo algoritmo J48, produziram taxas de acerto superiores a 90%. A introdução de atributos de textura trouxe ganhos expressivos nos três cenários e contribuiu para melhorar a distinção de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em meio a tipos diversos de cobertura do solo, como solo exposto, área urbana e corpos d'água. Os resultados de todos os cenários estudados reforçam o potencial forte das árvores de decisão no processo de classificação e identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em diferentes cidades produtoras no estado de São Paulo. Também, deve-se destacar, que as técnicas de mineração de dados destinadas à seleção de subconjuntos de atributos relevantes para a classificação trouxeram redução significativa dos conjuntos de dados e permitiram a identificação de modelos melhores de classificação. MenosO surgimento e a evolução das geotecnologias, que podem ser entendidas como tecnologias originadas de estudos e pesquisas na área de sensoriamento remoto, mais especificamente da utilização de sensores situados na órbita do planeta Terra, têm permitido o desenvolvimento de metodologias inovadoras para o mapeamento da cobertura do solo e o monitoramento agrícola. O emprego dessas novas tecnologias tem permitido, também, uma melhoria das metodologias utilizadas na estimativa da produtividade agrícola e na previsão de safras. Mesmo assim, no Brasil, muitas das metodologias empregadas no mapeamento agrícola ainda utilizam as imagens de satélite como material auxiliar, principalmente, em levantamentos amostrais. Isto se deve, em parte, aos avanços necessários no processo de extração de informações das imagens. Dentre estes avanços, deve-se destacar a necessidade de melhoria dos métodos utilizados para identificação e classificação digital de regiões contendo a cultura agrícola de interesse dentro da image. Amplamente utilizadas na resolução de problemas de classificação automatizada de dados, nas mais diversas áreas do conhecimento, as técnicas de mineração de dados se apresentam como uma alternativa promissora na resolução de problemas de identificação e classificação de regiões cultivadas com cana-de-açúcar. Dentro desse contexto, o objetivo desse trabalho foi avaliar as técnicas de mineração de dados voltadas para classificação de dados, dentre elas os métodos de seleção de at... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Árvore de decisão; Cana-de-açúcar; Classificação de imagens; Data mining; Decision tree; Mineração de dados; Porevisão de safras; Seleção de atributos. |
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Thesagro: |
Colheita. |
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Thesaurus Nal: |
Harvesting; Image analysis; Sugarcane. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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300 $a128 p.
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520 $aO surgimento e a evolução das geotecnologias, que podem ser entendidas como tecnologias originadas de estudos e pesquisas na área de sensoriamento remoto, mais especificamente da utilização de sensores situados na órbita do planeta Terra, têm permitido o desenvolvimento de metodologias inovadoras para o mapeamento da cobertura do solo e o monitoramento agrícola. O emprego dessas novas tecnologias tem permitido, também, uma melhoria das metodologias utilizadas na estimativa da produtividade agrícola e na previsão de safras. Mesmo assim, no Brasil, muitas das metodologias empregadas no mapeamento agrícola ainda utilizam as imagens de satélite como material auxiliar, principalmente, em levantamentos amostrais. Isto se deve, em parte, aos avanços necessários no processo de extração de informações das imagens. Dentre estes avanços, deve-se destacar a necessidade de melhoria dos métodos utilizados para identificação e classificação digital de regiões contendo a cultura agrícola de interesse dentro da image. Amplamente utilizadas na resolução de problemas de classificação automatizada de dados, nas mais diversas áreas do conhecimento, as técnicas de mineração de dados se apresentam como uma alternativa promissora na resolução de problemas de identificação e classificação de regiões cultivadas com cana-de-açúcar. Dentro desse contexto, o objetivo desse trabalho foi avaliar as técnicas de mineração de dados voltadas para classificação de dados, dentre elas os métodos de seleção de atributos e a técnica de árvore de decisão binária na identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, no estado de São Paulo, em imagens com correção atmosférica do sensor TM a bordo do satélite Landsat 5. Também foi investigado o resultado da inserção de atributos de textura e de índices de vegetação com o objetivo de melhorar os resultados da identificação e classificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar. Neste trabalho foram abordados três cenários contendo áreas cultivadas com cana-de-açúcar. No primeiro cenário, a técnica de árvore de decisão foi avaliada na classificação de pixels puros de regiões cultivadas com cana-de-açúcar em meio a alvos diversos, como áreas urbanas, solo exposto, corpos compostos por água e outros tipos de vegetação. No segundo cenário, a ênfase foi a classificação de pixels puros de regiões cultivadas com cana-de-açúcar em diferentes fases fenológicas. No último cenário, a técnica de classificação foi avaliada na distinção de pixels puros de regiões cultivadas com cana-de-açúcar, em diferentes fases fenológicas, e em meio a outros tipos de cobertura do solo como áreas urbanas, solo exposto, corpos compostos por água e outros tipos de vegetação como pastos e florestas. Nos três cenários abordados, os modelos de árvores de decisão binária, induzidos pelo algoritmo J48, produziram taxas de acerto superiores a 90%. A introdução de atributos de textura trouxe ganhos expressivos nos três cenários e contribuiu para melhorar a distinção de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em meio a tipos diversos de cobertura do solo, como solo exposto, área urbana e corpos d'água. Os resultados de todos os cenários estudados reforçam o potencial forte das árvores de decisão no processo de classificação e identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em diferentes cidades produtoras no estado de São Paulo. Também, deve-se destacar, que as técnicas de mineração de dados destinadas à seleção de subconjuntos de atributos relevantes para a classificação trouxeram redução significativa dos conjuntos de dados e permitiram a identificação de modelos melhores de classificação.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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| Registros recuperados : 18 | |
| 1. |  | CAPALBO, D. M. F.; DUSI, A. N.; SUJII, E. R. Biossegurança no desenvolvimento e uso das plantas transgênicas. Summa Phytopathologica, Botucatu, v.33, n.1, supl., p.129-132, 2007. Edição dos Resumos do XXX Congresso Paulista de Fitopatologia, Botucatu, 2007.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 3. | | PITTA, G. V. E.; COELHO, A. M.; ALVES, V. M. C.; FRANCA, G. E. de; MAGALHAES, J. V. de. Adubação: calagem e gessagem. In: RODRIGUES, J. A. S.; VERSIANI, R. P.; FERREIRA, M. T. R. (Ed.). Cultivo do sorgo. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2000. (Embrapa Milho e Sorgo. Sistema de produção, 2).| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 5. | | MACEDO, J. L. V. de; GASPAROTTO, L.; LIEBEREI, R.; MORAES, C. R. A.; ARAÚJO, R. C.; MORAES, V. H. F.; SILVA JÚNIOR, J. P. da; LIMA, R. M. B. Aproveitamento de áreas abandonadas na Amazônia Ocidental com sistemas agrossilviculturais. In: ENCONTRO INTERNACIONAL DE PESQUISADORES AMAZÔNICOS EM SISTEMAS AGROFLORESTAIS, 1., 1997, Leticia/Tabatinga. Anais... Manaus: EMBRAPA-CPAA, 1998. p. 59-63. (EMBRAPA-CPAA. Documentos, 18).| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental. |
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| 6. | | SANTOS, F. J. de S.; MAGALHAES, J. A.; FOGACA, F. H. dos S.; COSTA, N. de L.; ARAUJO NETO, R. B. de; AZEVEDO, D. M. M. R.; ALVES, A. A.; CASTRO, K. N. de C. Alimentação animal. In: CARDOSO, M. J.; BASTOS, E. A.; ANDRADE JUNIOR, A. S. de; ATHAYDE SOBRINHO, C. (Ed.). Feijão-Caupi: o produtor pergunta, a Embrapa responde. Brasília, DF: Embrapa, 2017. p. 213-226. (Coleção 500 perguntas, 500 respostas).| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte; Embrapa Roraima. |
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| 15. | | OLIVEIRA, A. T.; ARAÚJO, M. L. G.; LEMOS, J. R. G.; SANTOS, M. Q. C.; TAVARES-DIAS, M.; MARCON, J. L. Propriedades hematológicas de populações naturais de Potamotrygon motoro (Chondrichthyes: Potamotrygonidae): uma abordagem comparativa sobre o dimorfismo sexual. In: ENCONTRO DA SOCIEDADE BRASILEIRA PARA O ESTUDO DE ELASMOBRÂNQUIOS, 7., 2011, Rio Grande. Resumos... Rio Grande: SBEEL, 2011.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amapá. |
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| 16. | | DIONISIO, A. P.; WURLITZER, N. J.; PINTO, C. O.; GOES, T. de S.; BORGES, M. de F.; ARAUJO, I. M. da S. Processamento e estabilidade de uma bebida de caju e yacon durante o armazenamento sob refrigeração. Brazilian Journal of Food Technology, Campinas, v. 21, e2016189, 2018.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria Tropical. |
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| 18. | | OLIVEIRA, M. E. A. S.; LIMA, L. R. da S.; SANTOS, M. C. B.; SALES, N. F. F. de; FERREIRA, R. M.; CAMERON, L. C.; COLOMBARI FILHO, J. M.; BASSINELLO, P. Z.; CARVALHO, C. W. P. de; FERREIRA, M. S. L.; TAKEITI, C. Y. Role of short germination and milling on physical properties, amino acid and metabolomic profiles of high amylose rice fractions. Food Research International, v. 174, 113556, 2023.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos; Embrapa Alimentos e Territórios; Embrapa Arroz e Feijão. |
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