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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
04/10/2010 |
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Data da última atualização: |
23/05/2011 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MACARIO, C. G. N.; SANTOS, J. A. dos; MEDEIROS, C. B.; TORRES, R. da S. |
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Afiliação: |
CARLA GEOVANA DO NASCIMENTO MACARIO, CNPTIA; JEFERSSON A. DOS SANTOS, IC/UNICAMP; CLAUDIA BAUZER MEDEIROS, IC/UNICAMP; RICARDO DA S. TORRES, IC/UNICAMP. |
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Título: |
Annotating data to support decision-making: a case study. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
In: WORKSHOP ON GEOGRAPHIC INFORMATION RETRIEVAL, 6, 2010, Zurich. Proceedings... New York: ACM, 2010. |
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Páginas: |
Não paginado. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
GIR'10. |
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Conteúdo: |
Georeferenced data are a key factor in many decision-making systems. However, their interpretation is user and context dependent so that, for each situation, data analysts have to interpret them, a time-consuming task. One approach to alleviate this task, is the use of semantic annotations to store the produced information. Annotating data is however hard to perform and prone to errors, especially when executed manually. This difficulty increases with the amount of data to annotate. Moreover, annotation requires multidisciplinary collaboration of researchers, with access to heterogeneous and distributed data sources and scientific computations. This paper illustrates our solution to approach this problem by means of a case study in agriculture. It shows how our implementation of a framework to automate the annotation of geospatial data can be used to process real data from remote sensing images and other official Brazilian data sources. |
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Palavras-Chave: |
Anotação semântica; Dados geoespaciais; Georreferenciamento; Geospatial data; Geospatial standards; Imagens de sensoriamento remoto; Semantic annotation. |
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Thesaurus Nal: |
Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/19372/1/a20.pdf
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Marc: |
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520 $aGeoreferenced data are a key factor in many decision-making systems. However, their interpretation is user and context dependent so that, for each situation, data analysts have to interpret them, a time-consuming task. One approach to alleviate this task, is the use of semantic annotations to store the produced information. Annotating data is however hard to perform and prone to errors, especially when executed manually. This difficulty increases with the amount of data to annotate. Moreover, annotation requires multidisciplinary collaboration of researchers, with access to heterogeneous and distributed data sources and scientific computations. This paper illustrates our solution to approach this problem by means of a case study in agriculture. It shows how our implementation of a framework to automate the annotation of geospatial data can be used to process real data from remote sensing images and other official Brazilian data sources.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Registros recuperados : 3 | |
| 1. |  | SCHMIDT, M. J.; GOLDBERG, S. L.; PERRON, J. T.; HECKENBERGER, M.; WATLING, J.; DORSHOW, W. B.; MORAES, B.; LIMA, H.; TEIXEIRA, W. G.; NEVES, E.; HOSLER, D.; WAURA, K.; KUIKURO, H.; KUIKURO, W.; KUIKURO, A.; FAUSTO, C.; FRANCHETTO, B. Estimating soil carbon in Southern Amazon late holocene anthropogenic landscapes containing archaeological 'Dark Earth' Anthrosols. In: AMERICAN GEOPHYSICAL UNION FALL MEETING, 2020. Abstracts [...]. Washington, DC: American Geophysical Union, 2020.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 2. | | SCHMIDT, M. J.; GOLDBERG, S. L.; HECKENBERGER, M.; FAUSTO, C.; FRANCHETTO, B.; WATLING, J.; LIMA, H.; MORAES, B.; DORSHOW, W. B.; TONEY, J.; KUIKURO, Y.; WAURA, K.; KUIKURO, H.; KUIKURO, T. W.; KUIKURO, T.; KUIKURI, Y.; KUIKURO, A.; TEIXEIRA, W. G.; ROCHA, B.; HONORATO, V.; TAVARES, H.; MAGALHÃES, M.; BARBOSA, C. A.; FONSECA, J. A. da; MENDES, K.; ALLEONI, L. R. F; CERRI, C. E. P.; ARROYO-KALIN, M.; NEVES, E.; PERRON, J. T. Intentional creation of carbon-rich dark earth soils in the Amazon. Science Advances, v. 9, n. 38, eadh8499, Sept. 2023.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 3. | | LOMBARDO, U.; ARROYO-KALIN, M.; SCHMIDT, M.; HUISMAN, H.; LIMA, H. P.; MORAES, M. de P.; NEVES, E. G.; CLEMENT, C. R.; FONSECA, J. A. da; ALMEIDA, F. O. de; ALHO, C. F. B. V.; RAMSEY, C. B.; BROWN, G. G.; CAVALLINI, M. S.; COSTA, M. L. da; CUNHA, L.; ANJOS, L. H. C. dos; DENEVAN, W. M.; FAUSTO, C.; CAROMANO, C. F.; FONTANA, A.; FRANCHETTO, B.; GLASER, B.; HECKENBERGER, M. J.; HECHT, S.; HONORATO, V.; JAROSCH, K. A.; JUNQUEIRA, A. B.; KATER, T.; TAMANAHA, E. K.; KUYPER, T. W.; LEHMANN, J.; MADELLA, M.; MAEZUMI, S. Y.; CASCON, L. M.; MAYLE, F. E.; MCKEY, D.; MORAES, B.; MORCOTE-RÍOS, G.; BARBOSA, C. A. P.; MAGALHÃES, M. P.; PRESTES-CARNEIRO, G.; PUGLIESE, F.; PUPIM, F. N.; RACZKA, M. F.; PY-DANIEL, A. R.; ROCHA, B. C. da; RODRIGUES, L.; ROSTAIN, S.; MACEDO, R. S.; SHOCK, M. P.; SPRAFKE, T.; BASSI, F. S.; VALLE, R.; VIDAL-TORRADO, P.; VILLAGRÁN, X. S.; WATLING, J.; WEBER, S. L.; TEIXEIRA, W. G. Evidence confirms an anthropic origin of Amazonian Dark Earths. Nature Communications, v. 13, n. 3444, 2022. 6 p.| Tipo: Nota Técnica/Nota Científica |
| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Solos. |
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| Registros recuperados : 3 | |
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| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
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