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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio-Norte. |
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Data corrente: |
29/08/1996 |
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Data da última atualização: |
06/02/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
PEREIRA, J. A.; RIBEIRO, V. Q. |
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Afiliação: |
JOSE ALMEIDA PEREIRA, CPAMN; VALDENIR QUEIROZ RIBEIRO, CPAMN. |
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Título: |
Avaliação e seleção de linhagens avançadas de arroz de sequeiro de ciclo precoce para as condições do Piauí. |
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Ano de publicação: |
1994 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SEMINARIO DE PESQUISA AGROPECUARIA DO PIAUI, 8.; SIMPOSIO AGROPECUARIO E FLORESTAL DO MEIO-NORTE, 1., 1994, Teresina. Resumos. Teresina: EMBRAPA-CPAMN; São Luís: EMAPA, 1994. p. 50 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A cultura do arroz tem uma grande importância social e econômica para o Piauí, chegando a colocar o Estado como o sétimo produtor deste cereal entre as unidades da Federação no ano agrícola de 1993/94. |
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Palavras-Chave: |
Brasil; Linhagem avançada; Piaui; Precoce. |
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Thesagro: |
Arroz; Oryza Sativa; Seleção. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/189495/1/Semi-Res-50.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio-Norte (CPAMN) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
18/11/2021 |
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Data da última atualização: |
18/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
CHO, D. F.; SCHWAIDA, S. F.; CICERELLI, R. E.; ALMEIDA, T.; RAMOS, A. P. M.; SANO, E. E. |
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Afiliação: |
DAVID FERNANDO CHO; SAMUEL FERNANDO SCHWAIDA; REJANE ENNES CICERELLI; TATI ALMEIDA; ANA PAULA MARQUES RAMOS; EDSON EYJI SANO, CPAC. |
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Título: |
Desempenho do Algoritmo de Classificação de Imagens Random Forest para Mapeamento do Uso e Cobertura do Solo no Cerrado Brasileiro. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Anuário do Instituto de Geociências, v. 44, 37979, 2021. |
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Páginas: |
11 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O Cerrado é um ecossistema altamente diversificado e fornece habitat para muitas espécies, porém, vem sofrendo degradação acentuada nas últimas décadas devido à expansão da produção de commodities agrícolas. Esse cenário reforça a necessidade de contínuo monitoramento das mudanças de uso e cobertura do solo, seja com foco na produção agrícola ambientalmente sustentável ou no entendimento do mercado. Recentemente, os algoritmos de aprendizagem de máquina têm-se concretizado como uma abordagem promissora e inovadora para processamento de dados de sensoriamento remoto. Assim, esse trabalho teve por objetivo avaliar o potencial do algoritmo de classificação de imagens Random Forest para o mapeamento e classificação do uso e cobertura do solo no Cerrado Brasileiro. A área de estudo selecionada foram os municípios de Natividade, Chapada da Natividade e São Valério da Natividade, localizados no estado do Tocantins. Os materiais básicos deste estudo foram o modelo digital de elevação produzido pela missão Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), as imagens de luzes noturnas obtidas pelo sensor Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) dos satélites Suomi National Polar-Orbiting Partnership (Suomi NPP) e NOAA-20 e as imagens multiespectrais do satélite Landsat 8 Operational Land Imager (OLI), adquiridas entre os meses de maio a outubro de 2013. Todas as análises foram realizadas na plataforma Google Earth Engine que permite processamento de dados em nuvem. Foi gerado um cubo de imagens contendo 38 camadas que foram classificadas pelo algoritmo Random Forest, com 500 árvores de decisão. Para o treinamento do classificador, foram utilizados pontos aleatórios de cada classe de mapeamento do projeto TerraClass Cerrado 2013. Considerando o mapeamento do TerraClass Cerrado 2013 como verdade terrestre, obteve-se um índice Kappa de 0,64. Houve superestimação expressiva da agricultura anual e da área urbana. A metodologia proposta apresentou um bom potencial como uma alternativa de menor custo e tempo para o mapeamento do uso e cobertura do solo do Cerrado.. MenosO Cerrado é um ecossistema altamente diversificado e fornece habitat para muitas espécies, porém, vem sofrendo degradação acentuada nas últimas décadas devido à expansão da produção de commodities agrícolas. Esse cenário reforça a necessidade de contínuo monitoramento das mudanças de uso e cobertura do solo, seja com foco na produção agrícola ambientalmente sustentável ou no entendimento do mercado. Recentemente, os algoritmos de aprendizagem de máquina têm-se concretizado como uma abordagem promissora e inovadora para processamento de dados de sensoriamento remoto. Assim, esse trabalho teve por objetivo avaliar o potencial do algoritmo de classificação de imagens Random Forest para o mapeamento e classificação do uso e cobertura do solo no Cerrado Brasileiro. A área de estudo selecionada foram os municípios de Natividade, Chapada da Natividade e São Valério da Natividade, localizados no estado do Tocantins. Os materiais básicos deste estudo foram o modelo digital de elevação produzido pela missão Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), as imagens de luzes noturnas obtidas pelo sensor Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) dos satélites Suomi National Polar-Orbiting Partnership (Suomi NPP) e NOAA-20 e as imagens multiespectrais do satélite Landsat 8 Operational Land Imager (OLI), adquiridas entre os meses de maio a outubro de 2013. Todas as análises foram realizadas na plataforma Google Earth Engine que permite processamento de dados em nuvem. Foi gerado um cubo ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Geotecnologia; Machine learning; Processamento em nuvem. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/227879/1/Sano-Desempenho-de-algoritmo-de-classificacao.pdf
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Marc: |
LEADER 02840naa a2200229 a 4500
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520 $aO Cerrado é um ecossistema altamente diversificado e fornece habitat para muitas espécies, porém, vem sofrendo degradação acentuada nas últimas décadas devido à expansão da produção de commodities agrícolas. Esse cenário reforça a necessidade de contínuo monitoramento das mudanças de uso e cobertura do solo, seja com foco na produção agrícola ambientalmente sustentável ou no entendimento do mercado. Recentemente, os algoritmos de aprendizagem de máquina têm-se concretizado como uma abordagem promissora e inovadora para processamento de dados de sensoriamento remoto. Assim, esse trabalho teve por objetivo avaliar o potencial do algoritmo de classificação de imagens Random Forest para o mapeamento e classificação do uso e cobertura do solo no Cerrado Brasileiro. A área de estudo selecionada foram os municípios de Natividade, Chapada da Natividade e São Valério da Natividade, localizados no estado do Tocantins. Os materiais básicos deste estudo foram o modelo digital de elevação produzido pela missão Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), as imagens de luzes noturnas obtidas pelo sensor Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) dos satélites Suomi National Polar-Orbiting Partnership (Suomi NPP) e NOAA-20 e as imagens multiespectrais do satélite Landsat 8 Operational Land Imager (OLI), adquiridas entre os meses de maio a outubro de 2013. Todas as análises foram realizadas na plataforma Google Earth Engine que permite processamento de dados em nuvem. Foi gerado um cubo de imagens contendo 38 camadas que foram classificadas pelo algoritmo Random Forest, com 500 árvores de decisão. Para o treinamento do classificador, foram utilizados pontos aleatórios de cada classe de mapeamento do projeto TerraClass Cerrado 2013. Considerando o mapeamento do TerraClass Cerrado 2013 como verdade terrestre, obteve-se um índice Kappa de 0,64. Houve superestimação expressiva da agricultura anual e da área urbana. A metodologia proposta apresentou um bom potencial como uma alternativa de menor custo e tempo para o mapeamento do uso e cobertura do solo do Cerrado..
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653 $aProcessamento em nuvem
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700 1 $aRAMOS, A. P. M.
700 1 $aSANO, E. E.
773 $tAnuário do Instituto de Geociências$gv. 44, 37979, 2021.
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Embrapa Cerrados (CPAC) |
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