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Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  21/12/2017
Data da última atualização:  21/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  SILVA, J. P. da; ZULLO JÚNIOR, J.; ROMANI, L. A. S.
Afiliação:  JOÃO PAULO DA SILVA, Feagri/Unicamp; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, Cepagri/Unicamp; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA.
Título:  Active learning e sua aplicação no monitoramento da cana-de-açúcar utilizando o algoritmo SVM.
Ano de publicação:  2017
Fonte/Imprenta:  In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 11., 2017, Campinas. Ciência de dados na era da agricultura digital: anais. Campinas: Editora da Unicamp: Embrapa Informática Agropecuária, 2017.
Páginas:  p. 119-128.
ISBN:  978-85-85783-75-4
Idioma:  Português
Notas:  SBIAgro 2017.
Conteúdo:  A cana-de-açúcar é um dos pilares do agronegócio brasileiro e, por apresentar intensa dinâmica expansionista, demanda metodologias que subsidiem a criação de estratégias políticas e econômicas que promovam a sustentabilidade da produção. Este artigo propõe uma nova abordagem de monitoramento de áreas canavieiras baseada na classificação de séries temporais de imagens de satélite associada à técnica de Active Learning. A interação do usuário especialista no aprendizado do algoritmo de classificação através desta técnica utilizando parâmetros sazonais das séries temporais gerou um conjunto de treino otimizado que promoveu a redução do custo operacional de monitoramento da ocupação da cana-de-açúcar. A correlação de cerca de 90% observada entre as análises conduzidas neste trabalho com dados oficiais indica que a metodologia proposta pode ser utilizada no monitoramento agrícola devido à similaridade entre os resultados associada ao baixo custo operacional envolvido.
Palavras-Chave:  Algoritmo Support Vector Machine; Análise sazonal; Classificação de imagens; Data mining; Índice de Vegetação da Diferença Normalizada; Mineração de dados; Seasonal analysis; Séries temporais.
Thesagro:  Cana de açúcar.
Thesaurus Nal:  Sugarcane; Time series analysis; Vegetation index.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/169620/1/Active-SBIAgro.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
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CNPTIA19549 - 1UMTAA - DD
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1.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, J. P. da; ZULLO JÚNIOR, J.; ROMANI, L. A. S. Active learning e sua aplicação no monitoramento da cana-de-açúcar utilizando o algoritmo SVM. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 11., 2017, Campinas. Ciência de dados na era da agricultura digital: anais. Campinas: Editora da Unicamp: Embrapa Informática Agropecuária, 2017. p. 119-128. SBIAgro 2017.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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