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| Registros recuperados : 78 | |
| 42. |  | COUTINHO, P. A. Q.; DOMPIERI, M. H. G.; SILVEIRA, H. L. F. da; MARTINHO, P. R. R.; DALTIO, J.; BALAN, M. Manipulação de bases massivas de dados em sensoriamento remoto agrícola. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. 2592-2595.| Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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| 44. | | SANTOS, F. E. de O.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MOURA, F. R. de; DOMPIERI, M. H. G. Segmentação da diversidade espaço-temporal da agricultura brasileira por meio de uma abordagem baseada em aprendizado de máquina. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TABULEIROS COSTEIROS, 10., 2021, Aracaju. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 59-63.| Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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| 45. | | SANTOS, F. E. de O.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MOURA, F. R. de; DOMPIERI, M. H. G. Segmentação da diversidade espaço-temporal da agricultura brasileira por meio de uma abordagem baseada em aprendizado de máquina. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TABULEIROS COSTEIROS, 10., 2021, Aracaju. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 59-63.| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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| 49. | | TEODORO, A. V.; COSTA, D. M. da; BRITO, A. S.; SANTOS, S. S.; DOMPIERI, M. H. G.; SENA FILHO, J. G. de; BATISTA, M. C. Conservação da biodiversidade de abelhas e vespas solitárias em vegetação de restinga da Reserva Particular do Patrimônio Natural (RPPN) do Caju, Sergipe. Sergipe: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2019. Embrapa Tabuleiros Costeiros. Documentos, 222).| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros; Embrapa Territorial. |
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| 55. | | CUSTODIO, D. de O.; PINTO, D. M.; VICTORIA, D. de C.; DRUCKER, D. P.; FIDALGO, E. C. C.; DOMPIERI, M. H. G.; SIMÕES, M. O uso de ferramentas open source para compor uma IDE (Infraestrutura de Dados Espaciais) na Embrapa. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFRAESTRUTURA DE DADOS ESPACIAIS, 1., 2018 2018, Rio de Janeiro. Anais... Rio de Janeiro: IBGE, 2018. p. 47-48. SBIDE 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 56. | | CUSTODIO, D. de O.; PINTO, D. M.; VICTORIA, D. de C.; DRUCKER, D. P.; FIDALGO, E. C. C.; DOMPIERI, M. H. G.; SIMÕES, M. O uso de ferramentas open source para compor uma IDE (Infraestrutura de Dados Espaciais) na Embrapa. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFRAESTRUTURA DE DADOS ESPACIAIS, 1., 2018 2018, Rio de Janeiro. Anais... Rio de Janeiro: IBGE, 2018. p. 47-48.| Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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| 57. | | BARRETO, P. V. de A.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; DOMPIERI, M. H. G.; MIRANDA JUNIOR, G. F. Uma abordagem de clusterização baseada no Mapa Auto-Organizável para auxiliar no zoneamento territorial. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA TABULEIROS COSTEIROS, 12., 2023, Aracaju. Anais... Aracaju: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2023. Editores Técnicos: Viviane Talamini, Ana da Silva Ledo.| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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| 58. | | BARRETO, P. V. DE A.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MIRANDA JÚNIOR, G. F.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. DE; RESENDE, F. K. S. Automatic segmentation of the self-organizing map to support territorial zoning. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Avanços na agricultura digital colaborativa: anais. Natal: Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023. SBIAGRO 2023. 6 p.| Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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| 59. | | SILVA, M. A. S. da; BARRETO, P. V. de A.; MATOS, L. N.; MIRANDA JUNIOR, G. F.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. de; RESENDE, F. K. S.; NOVAIS, P.; OLIVEIRA, P. A self-organizing map clustering approach to support territorial zoning. In: VASCONCELOS, V.; DOMINGUES, I.; PAREDES, S. (ed.). Progress in pattern recognition, image analysis, computer vision, and applications. Heidelberg: Springer, 2023. p. 289-303. Apresentado no 26th Iberoamerican Congress, CIARP 2023 Coimbra, Portugal, November 27–30, 2023. Proceedings, Part I.| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros; Embrapa Territorial. |
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| 60. | | PINTO, D. M.; BRANDÃO, S. V. V. dos; DRUCKER, D. P.; DOMPIERI, M. H. G.; RASCHE, F.; HOLLER, W. A.; BETTIOL, G. M.; CUSTODIO, D. de O.; VICTORIA, D. de C.; GONCALVES, L. de M. P. B. Descrição dos dados da pesquisa geoespacial: a experiência da Embrapa. Reciis: Revista Eletrônica de Comunicação, Informação & Inovação em Saúde, Rio de Janeiro, v. 11, p. 1-16, 2017. Suplemento. Trabalhos apresentados na 8a Conferência Luso Brasileira sobre Acesso Aberto - ConfOA. Na publicação: Davi Oliveira Custódio, Bibiana Teixeira Almeida, Margareth Simões, Gustavo Bayma-Silva.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Florestas; Embrapa Tabuleiros Costeiros; Embrapa Territorial. |
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| Registros recuperados : 78 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Territorial. |
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Data corrente: |
10/01/2023 |
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Data da última atualização: |
10/01/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; SANTOS, F. E. DE O.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. DE. |
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Afiliação: |
MARCOS AURELIO SANTOS DA SILVA, CPATC; LEONARDO NOGUEIRA MATOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; FLÁVIO EMANUEL DE OLIVEIRA SANTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DO SERGIPE; MARCIA HELENA GALINA DOMPIERI, CNPM; FÁBIO RODRIGUES DE MOURA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE. |
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Título: |
Tracking the Connection between Brazilian Agricultural Diversity and Native Vegetation Change by a Machine Learning Approach. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
IEEE Latin America Transactions, v. 20, n. 11, nov., 2022. |
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Páginas: |
p. 2371-2380. |
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ISBN: |
1548-0992 |
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DOI: |
https://latamt.ieeer9.org/index.php/transactions/article/view/6813 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
ABSTRACT - In Brazil, agribusiness has a considerable role in the country?s GDP. Because of this, the State needs territorial planning to minimize the impacts on natural resources, especially in the Pantanal and Amazon biomes, where agribusiness has expanded. The lower the agricultural diversification, the lower the pattern of land use homogeneity, generally associated with agribusiness, especially when it occupies large areas with more technological productive units. This paper investigates the relationship between spatial diversification patterns and the dynamics of native vegetation in Brazil. We propose a feature engineering and clustering approach for 5570 Brazilian municipalities between 1999 and 2018. It was based on the unsupervised artificial neural network Self-Organizing Map (SOM) to divide the municipalities into homogeneous groups of agricultural products diversity trends. The results were compared with the change in vegetation area using data from the national land use-mapping project called Mapbiomas. The analysis allowed the identification of three different regimes of modification in native vegetation, particularly related to municipalities in Brazil?s Midwest and North regions, indicating substantial changes in the Cerrado and Amazon biomes. |
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Palavras-Chave: |
Clustering; Self-Organizing Maps; Shannon's entropy; Spatial panel data; Sustainability. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1150825/1/6081.pdf
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Marc: |
LEADER 02154naa a2200265 a 4500
001 2150825
005 2023-01-10
008 2022 bl uuuu u00u1 u #d
022 $a1548-0992
024 7 $ahttps://latamt.ieeer9.org/index.php/transactions/article/view/6813$2DOI
100 1 $aSILVA, M. A. S. da
245 $aTracking the Connection between Brazilian Agricultural Diversity and Native Vegetation Change by a Machine Learning Approach.$h[electronic resource]
260 $c2022
300 $ap. 2371-2380.
520 $aABSTRACT - In Brazil, agribusiness has a considerable role in the country?s GDP. Because of this, the State needs territorial planning to minimize the impacts on natural resources, especially in the Pantanal and Amazon biomes, where agribusiness has expanded. The lower the agricultural diversification, the lower the pattern of land use homogeneity, generally associated with agribusiness, especially when it occupies large areas with more technological productive units. This paper investigates the relationship between spatial diversification patterns and the dynamics of native vegetation in Brazil. We propose a feature engineering and clustering approach for 5570 Brazilian municipalities between 1999 and 2018. It was based on the unsupervised artificial neural network Self-Organizing Map (SOM) to divide the municipalities into homogeneous groups of agricultural products diversity trends. The results were compared with the change in vegetation area using data from the national land use-mapping project called Mapbiomas. The analysis allowed the identification of three different regimes of modification in native vegetation, particularly related to municipalities in Brazil?s Midwest and North regions, indicating substantial changes in the Cerrado and Amazon biomes.
653 $aClustering
653 $aSelf-Organizing Maps
653 $aShannon's entropy
653 $aSpatial panel data
653 $aSustainability
700 1 $aMATOS, L. N.
700 1 $aSANTOS, F. E. DE O.
700 1 $aDOMPIERI, M. H. G.
700 1 $aMOURA, F. R. DE
773 $tIEEE Latin America Transactions$gv. 20, n. 11, nov., 2022.
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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