Data/hora: 12/06/2024 08:43:19

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Tipo da produção científica: | Artigo em Anais de Congresso
Data corrente: | 21/10/2011
Data da última atualização: | 24/01/2020
Autoria: | ANTUNES, J. F. G.; OLIVEIRA, S. R. de M.; RODRIGUES, L. H. A.
Afiliação: | JOÃO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; LUIZ HENRIQUE ANTUNES RODRIGUES, FEAGRI/UNICAMP.
Título: | Mineração de dados para classificação das fases fenológicas da cultura da cana-de-açúcar utilizando dados do sensor modis e de precipitação.
Ano de publicação: | 2011
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 8., 2011, Bento Gonçalves. Anais... Florianópolis: UFSC; Pelotas: UFPel, 2011.
Páginas: | Não paginado.
Idioma: | Português
Notas: | SBIAgro 2011.
Conteúdo: | RESUMO: Os dados do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) fornecem coberturas de áreas com grande extensão e alta periodicidade, características fundamentais que possibilitam o monitoramento de culturas agrícolas estratégicas para o Brasil, como a da cana-de-açúcar. A mineração de dados é uma abordagem promissora para melhorar a análise de dados de sensoriamento remoto. O objetivo deste trabalho foi aplicar técnicas de mineração de dados para classificação das fases fenológicas da cana-de-açúcar no Estado de São Paulo, utilizando dados MODIS e, também, de precipitação que auxiliam na caracterização do ciclo de desenvolvimento da cultura. As abordagens de seleção de atributos mostraram que todos os atributos do conjunto de dados foram considerados relevantes para a classificação. O balanceamento de classes pelo método de amostragem foi fundamental para melhorar a acurácia do modelo de classificação gerado pelo algoritmo J48. A descoberta do conhecimento pode ser feita através de regras de decisão relevantes para especialistas, revelando a aderência de técnicas de mineração de dados em problemas de classificação de imagens de satélite.
Palavras-Chave: | Árvore de decisão; Descoberta do conhecimento; Mineração de dados; Recuperação da informação; Seleção de atributos.
Thesagro: | Sensoriamento Remoto.
Thesaurus Nal: | Information retrieval; Remote sensing.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/44245/1/Antunes-SBIAgro-2011-2.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (16011-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS