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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Algodão. |
Data corrente: |
06/07/2010 |
Data da última atualização: |
30/03/2011 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SOARES, J. J.; NASCIMENTO, A. R. B. do; SILVA, M. V. da; ARAUJO, L. H. A. |
Afiliação: |
JOSE JANDUI SOARES, CNPA; Antonio Rogério Bezerra do Nascimento; Moises Vitorio da Silva; LUCIA HELENA AVELINO ARAUJO, CNPA. |
Título: |
Efeito da dieta sobre desenvolvimento de nezara viridula (linnaeus 1758) (hemiptera: pentatomidae). |
Ano de publicação: |
2010 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MAMONA, 4.; SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE OLEAGINOSAS ENERGÉTICAS, 1., 2010, João Pessoa. Inclusão social e energia: anais. Campina Grande: Embrapa Algodão, 2010. |
ISSN: |
2177-6008 |
Idioma: |
Português |
Palavras-Chave: |
Percevejo verde. |
Thesagro: |
Dieta; Ricinus Communis. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/18507/1/FIT-14.pdf
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Marc: |
LEADER 00693nam a2200181 a 4500 001 1856935 005 2011-03-30 008 2010 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a2177-6008 100 1 $aSOARES, J. J. 245 $aEfeito da dieta sobre desenvolvimento de nezara viridula (linnaeus 1758) (hemiptera$bpentatomidae). 260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE MAMONA, 4.; SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE OLEAGINOSAS ENERGÉTICAS, 1., 2010, João Pessoa. Inclusão social e energia: anais. Campina Grande: Embrapa Algodão$c2010 650 $aDieta 650 $aRicinus Communis 653 $aPercevejo verde 700 1 $aNASCIMENTO, A. R. B. do 700 1 $aSILVA, M. V. da 700 1 $aARAUJO, L. H. A.
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Registro original: |
Embrapa Algodão (CNPA) |
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URL |
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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: |
17/08/2011 |
Data da última atualização: |
24/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
ANTUNES, J. F. G.; RODRIGUES, L. H. A.; OLIVEIRA, S. R. de M. |
Afiliação: |
JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; L. H. A. RODRIGUES, Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA. |
Título: |
Data mining for sugarcane crop classification using MODIS data. |
Ano de publicação: |
2011 |
Fonte/Imprenta: |
In: EUROPEAN FEDERATION FOR INFORMATION TECHNOLOGY IN AGRICULTURE, FOOD; THE ENVIRONMENT WORLD CONGRESS ON COMPUTERS IN AGRICULTURE, 8., 2011, Prague. Proceedings... Prague: Czech University of Life Sciences Prague, 2011. |
Páginas: |
p. 55-66. |
ISBN: |
978-80-904830-3-3 |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
EFITA/WCCA 2011. |
Conteúdo: |
MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) data provide coverage of large areas and high periodicity. These characteristics are fundamental for monitoring strategic agricultural crops in Brazil, such as sugarcane. Data mining is a promising approach to enhance remote sensing data analysis. The objective of this work was to apply the decision tree induction technique to classify sugarcane crop in São Paulo, Brazil, by using MODIS data. A classification model with a good accuracy has been obtained. Furthermore, such an induction technique allowed for knowledge discovery through decision rules that are relevant for specialists. The results revealed the adherence of data mining techniques to satellite image classification problems. |
Palavras-Chave: |
Árvore de decisão; Cana-de-açúcar em São Paulo; Dados MODIS; Data mining; Decision tree; Mineração de dados; Recuperação da informação. |
Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
Thesaurus NAL: |
Information retrieval; Remote sensing; Sugarcane. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 01813nam a2200301 a 4500 001 1898177 005 2020-01-24 008 2011 bl uuuu u00u1 u #d 020 $a978-80-904830-3-3 100 1 $aANTUNES, J. F. G. 245 $aData mining for sugarcane crop classification using MODIS data.$h[electronic resource] 260 $aIn: EUROPEAN FEDERATION FOR INFORMATION TECHNOLOGY IN AGRICULTURE, FOOD; THE ENVIRONMENT WORLD CONGRESS ON COMPUTERS IN AGRICULTURE, 8., 2011, Prague. Proceedings... Prague: Czech University of Life Sciences Prague$c2011 300 $ap. 55-66. 500 $aEFITA/WCCA 2011. 520 $aMODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) data provide coverage of large areas and high periodicity. These characteristics are fundamental for monitoring strategic agricultural crops in Brazil, such as sugarcane. Data mining is a promising approach to enhance remote sensing data analysis. The objective of this work was to apply the decision tree induction technique to classify sugarcane crop in São Paulo, Brazil, by using MODIS data. A classification model with a good accuracy has been obtained. Furthermore, such an induction technique allowed for knowledge discovery through decision rules that are relevant for specialists. The results revealed the adherence of data mining techniques to satellite image classification problems. 650 $aInformation retrieval 650 $aRemote sensing 650 $aSugarcane 650 $aSensoriamento Remoto 653 $aÁrvore de decisão 653 $aCana-de-açúcar em São Paulo 653 $aDados MODIS 653 $aData mining 653 $aDecision tree 653 $aMineração de dados 653 $aRecuperação da informação 700 1 $aRODRIGUES, L. H. A. 700 1 $aOLIVEIRA, S. R. de M.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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