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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte. |
Data corrente: |
23/02/2006 |
Data da última atualização: |
23/02/2006 |
Autoria: |
SILVA, J. dos S. V.; ABDON, M. dos M.; POTT, A.; POTT, V. J. |
Afiliação: |
Embrapa infromática Agropecuária (Campinas, SP). |
Título: |
Vegetação da fazenda Caiman, sudeste do Pantanal, na escala de 1:50.000. |
Ano de publicação: |
2000 |
Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO SOBRE RECURSOS NATURAIS E SÓCIO-ECONÔMICOS DO PANTANAL, 3., 2000, Corumbá. Os desafios do novo milênio: resumos. Corumbá: Embrapa Pantanal, 2000. |
Páginas: |
p. 313-314. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
CNPGC. |
Conteúdo: |
O trabalho tem por objetivo mapear e quantificar as fitofisionamias dominantes na fazenda Caiman, visando auxiliar no manejo da pecuária. |
Palavras-Chave: |
Brasil; Fazenda Caiman. |
Thesagro: |
Flora. |
Thesaurus Nal: |
Brazil; Pantanal. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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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
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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