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| Registros recuperados : 11 | |
| 4. |  | FILIPPINI ALBA, J. M.; SOUZA FILHO, C. R. de. GIS-based environmental risk assessment in the Ribeira Valley, São Paulo, Brazil. Environmental Earth Sciences, v. 59, n. 5, p. 1139-1147, jan, 2010,| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 7. | | LUIZ, A. J. B.; MAIA, A. de H. N.; SANCHES, I. D. A.; GÜRTLER, S.; SOUZA FILHO, C. R. de. Busca de relações quando o número de variáveis é muito maior que o de observações: o caso de dados hiperespectrais. In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 60.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 16., 2015, Presidente Prudente. A estatística e os novos desafios: tratamento e modelagem da informação: anais... Presidente Prudente: Sociedade Internacional de Biometria, 2015. 10 p.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 9. | | VASQUES, G. M.; DEMATTÊ, J. A. M.; VISCARRA ROSSEL, R. A.; RAMÍREZ LÓPEZ, S.; TERRA, F. S.; RIZZO, R.; SOUZA FILHO, C. R. de. Integrating geospatial and multi-depth laboratory spectral data for mapping soil classes in a geologically complex area in southeastern Brazil. European Journal of Soil Science, v. 66, n. 4, p. 767-779, Jul. 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 10. | | FRANCESCHINI, M. H. D.; DEMATTÊ, J. A. M.; TERRA, F. DA S.; ARAÚJO, S. R.; SOUZA FILHO, C. R. DE; VICENTE, L. E. Qualificação d atributos fisico-químicos do solo através de dados espectrais (Vis-NIR-SWIR) obtidos em laboratório e por imagem aérea hiperespectral. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 16., 2013, Foz do Iguaçú. Anais... São José dos Campos: INPE, 2013. p.0530-0538 1 CD-ROM| Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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| 11. | | OLIVEIRA, D. P. de; PULIDO, J.; FRANCHESCHINI, M. H. D.; COSTA, P. A. da; ARRUDA, G. P. de; DEMATTÊ, J. A. M.; SOUZA FILHO, C. R. de; VICENTE, L. E. Caracterização espectral de solos utilizando espectrorradiômetro em laboratório e imagem de satélite hiperespectral. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011. p. 8476-8483.| Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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| Registros recuperados : 11 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
27/01/2016 |
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Data da última atualização: |
26/04/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
LUIZ, A. J. B.; MAIA, A. de H. N.; SANCHES, I. D. A.; GÜRTLER, S.; SOUZA FILHO, C. R. de. |
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Afiliação: |
ALFREDO JOSE BARRETO LUIZ, CNPMA; ALINE DE HOLANDA NUNES MAIA, CNPMA; IEDA DEL'ARCO SANCHES, INPE; SALETE GURTLER, INPE; CARLOS ROBERTO DE SOUZA FILHO, IG-UNICAMP. |
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Título: |
Busca de relações quando o número de variáveis é muito maior que o de observações: o caso de dados hiperespectrais. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 60.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 16., 2015, Presidente Prudente. A estatística e os novos desafios: tratamento e modelagem da informação: anais... Presidente Prudente: Sociedade Internacional de Biometria, 2015. 10 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Resumo: Experimentos em que são coletadas muitas medidas em cada unidade experimental têm matrizes de dados nas quais o número de colunas (variáveis) é muito maior que o de linhas (observações). Dados hiperespectrais são habitualmente coletados por instrumentos que medem instantaneamente as reflectâncias de um alvo em milhares de comprimentos de onda e podemos considerar que cada uma delas constitui uma variável prognóstica num modelo de regressão. A facilidade na obtenção de cada vez maior número de variáveis simultâneas não se repete na obtenção das observações dessas variáveis. A análise de componentes principais (ACP) é indicada para tratar tal quantidade de variáveis e reduzir a dimensionalidade dos dados, mas sua aplicação ainda exige a obtenção de um grande número de medidas. Já a análise discriminante é usada na tentativa de classificar diferentes alvos, mas precisa ser precedida da seleção de um pequeno subconjunto de bandas, geralmente escolhidas com base em informações preexistentes e não nos próprios dados. A regressão linear permite empregar o método stepwise para selecionar um subconjunto de bandas, mas só é indicada para variáveis dependentes quantitativas. O presente trabalho propõe o uso da regressão logística politômica stepwise para selecionar um pequeno conjunto de bandas espectrais que discrimine alvos em k classes, quando a variável resposta de interesse é nominal. Apresentamos um exemplo no qual os dados espectrais são utilizados para construção de modelos logísticos com um pequeno número de preditores (bandas) para classificação de folhas verdes em classes correspondentes a três culturas agrícolas: soja perene, milho e braquiária. MenosResumo: Experimentos em que são coletadas muitas medidas em cada unidade experimental têm matrizes de dados nas quais o número de colunas (variáveis) é muito maior que o de linhas (observações). Dados hiperespectrais são habitualmente coletados por instrumentos que medem instantaneamente as reflectâncias de um alvo em milhares de comprimentos de onda e podemos considerar que cada uma delas constitui uma variável prognóstica num modelo de regressão. A facilidade na obtenção de cada vez maior número de variáveis simultâneas não se repete na obtenção das observações dessas variáveis. A análise de componentes principais (ACP) é indicada para tratar tal quantidade de variáveis e reduzir a dimensionalidade dos dados, mas sua aplicação ainda exige a obtenção de um grande número de medidas. Já a análise discriminante é usada na tentativa de classificar diferentes alvos, mas precisa ser precedida da seleção de um pequeno subconjunto de bandas, geralmente escolhidas com base em informações preexistentes e não nos próprios dados. A regressão linear permite empregar o método stepwise para selecionar um subconjunto de bandas, mas só é indicada para variáveis dependentes quantitativas. O presente trabalho propõe o uso da regressão logística politômica stepwise para selecionar um pequeno conjunto de bandas espectrais que discrimine alvos em k classes, quando a variável resposta de interesse é nominal. Apresentamos um exemplo no qual os dados espectrais são utilizados para construção de mod... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Polytomous logistic regression; Regressão logística politômica; Seleção de variáveis explicativas; Selection of explanatory variables; Stepwise. |
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Thesagro: |
Estatística agrícola; Regressão linear; Sensoriamento remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Linear models; 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/137863/1/2015AA009.pdf
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Marc: |
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520 $aResumo: Experimentos em que são coletadas muitas medidas em cada unidade experimental têm matrizes de dados nas quais o número de colunas (variáveis) é muito maior que o de linhas (observações). Dados hiperespectrais são habitualmente coletados por instrumentos que medem instantaneamente as reflectâncias de um alvo em milhares de comprimentos de onda e podemos considerar que cada uma delas constitui uma variável prognóstica num modelo de regressão. A facilidade na obtenção de cada vez maior número de variáveis simultâneas não se repete na obtenção das observações dessas variáveis. A análise de componentes principais (ACP) é indicada para tratar tal quantidade de variáveis e reduzir a dimensionalidade dos dados, mas sua aplicação ainda exige a obtenção de um grande número de medidas. Já a análise discriminante é usada na tentativa de classificar diferentes alvos, mas precisa ser precedida da seleção de um pequeno subconjunto de bandas, geralmente escolhidas com base em informações preexistentes e não nos próprios dados. A regressão linear permite empregar o método stepwise para selecionar um subconjunto de bandas, mas só é indicada para variáveis dependentes quantitativas. O presente trabalho propõe o uso da regressão logística politômica stepwise para selecionar um pequeno conjunto de bandas espectrais que discrimine alvos em k classes, quando a variável resposta de interesse é nominal. Apresentamos um exemplo no qual os dados espectrais são utilizados para construção de modelos logísticos com um pequeno número de preditores (bandas) para classificação de folhas verdes em classes correspondentes a três culturas agrícolas: soja perene, milho e braquiária.
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Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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