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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Solos.
Data corrente:  19/09/2023
Data da última atualização:  22/11/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; ALMEIDA, M. B. F. de; BÉGUÉ, A.
Afiliação:  PATRICK CALVANO KUCHLER, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; MATEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; AGNÈS BÉGUÉ, MAISON DE LA TÉLÉDÉTÉCTION.
Título:  Avaliação do impacto das amostras de treinamento na acurácia da classificação random forest dos sistemas integrados de produção agropecuária.
Ano de publicação:  2023
Fonte/Imprenta:  In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 2484-2487.
Idioma:  Português
Conteúdo:  Ao conduzir uma classificação supervisionada com algoritmos de aprendizado de máquina, como o Random Forest, a estratégia de balanceamento das amostras é fundamental, pois impacta diretamente nos resultados. Estes classificadores são sensíveis às proporções das amostras de treinamento das diferentes classes. Compreender como estes fatores influenciam na classificação de áreas de produção agropecuária, sobretudo de sistemas minoritários e complexos como o iLP (Integração Lavoura-Pecuária) são de extrema importância para contribuir com metodologias de monitoramento. Para avaliar o impacto do balanceamento, foram testados três grupos de dados de aprendizagem do Random Forest: (i) Bset01: dados balanceados entre três classes prioritárias no estado do Mato Grosso; (ii) Bset02: dados desbalanceados com as proporções refletindo a realidade de campo e (iii) Bset03: superestimando a classe rara iLP. Os melhores valores de fscore da classe iLP foram para Bset01 (0,81) e Bset02 (0,83), com um erro de comissão mais alto para Bset01, sugerindo uma melhor performance do Bset02.
Palavras-Chave:  Agricultura de baixa emissão de carbono; Aprendizado de máquina; Dados de treinamento; ILP; Séries temporais.
Categoria do assunto:  P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1156750/1/Avaliacao-do-impacto-das-amostras-de-treinamento-na-acuracia-2023.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Solos (CNPS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPS21330 - 1UPCAA - DD
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Mandioca e Fruticultura.
Data corrente:  09/03/2012
Data da última atualização:  09/03/2012
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  CUNHA, D. da S.; SILVA, M. P. L. da; SANTOS JUNIOR, M. B. dos; RINGENBERG, R.
Afiliação:  DIEGO DA SILVA CUNHA, UFRB; MARCOS PAULO LEITE DA SILVA, UFRB; MIGUEL BURY DOS SANTOS JUNIOR, Centro Educacional Cruzalmense; RUDINEY RINGENBERG, CNPMF.
Título:  Caracterização de acessos de mandioca quanto a resistência à mosca branca e percevejo de renda.
Ano de publicação:  2011
Fonte/Imprenta:  In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 5., 2011, Cruz das Almas. Anais... Cruz das Almas: Embrapa Mandioca e Fruticultura Tropical, 2011.
Páginas:  1 p.
Descrição Física:  1 CD-ROM.
Idioma:  Português
Notas:  PDF. 148_11
Conteúdo:  A mandioca (Manihot esculenta Crantz) é uma cultura rica em amido, empregada há séculos na alimentação humana e animal, além de desempenhar importante papel socioeconômico nos países que a produz. O Brasil atualmente ocupa o segundo lugar na produção mundial.
Palavras-Chave:  Mossca branca.
Thesagro:  Mandioca; Percevejo de Renda.
Categoria do assunto:  O Insetos e Entomologia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/55518/1/Caracterizacao-acessos-RUDINEY-RINGENBERG-148-11.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Mandioca e Fruticultura (CNPMF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPMF28278 - 1UMTRA - PPCD 2012.001
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