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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
06/02/2019 |
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Data da última atualização: |
07/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
KAMIENSKI, C.; KLEINSCHMIDT, J. H.; SOININEN, J.; KOLEHMAINEN, K.; ROFFIA, L.; VISOLI, M. C.; MAIA, R. F.; FERNANDES, S. |
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Afiliação: |
CARLOS KAMIENSKI, UFABC; JOÃO HENRIQUE KLEINSCHMIDT, UFABC; JUHA-PEKKA SOININEN, VTT Technical Research Centre of Finland; KARI KOLEHMAINEN, VTT Technical Research Centre of Finland; LUCA ROFFIA, University of Bologna; MARCOS CEZAR VISOLI, CNPTIA; RODRIGO FILEV MAIA, FEI; STENIO FERNANDES, UFPE. |
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Título: |
SWAMP: Smart Water Management Platform overview and security challenges. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ANNUAL IEEE/IFIP INTERNATIONAL CONFERENCE ON DEPENDABLE SYSTEMS AND NETWORKS WORKSHOPS, 48., 2018, Luxembourg. Proceedings... Los Alamitos: IEEE, 2018. p. 49-50. |
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DOI: |
10.1109/DSN-W.2018.00024 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
DSNW 2018. Na publicação: Marcos Visoli. |
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Conteúdo: |
Abstract - The intensive use of technology in precision irrigation for agriculture is getting momentum in order to optimize the use of water, reduce the energy consumption and improve the quality of crops. Internet of Things (IoT) and other technologies are the natural choices for smart water management applications, and the SWAMP project is expected to prove the appropriateness of IoT in real settings with the deployment of onsite pilots. At the same time, the more intense the use of technology is, agriculture turns new security risks, which may affect both crop development and the commodities market. A security breach may irreversibly compromise a crop and data eavesdropping may compromise price and contracts exposing sensitive data such crop quality, development or management. This paper discusses security challenges and technologies for the application of IoT in agriculture and indicates that one of the most relevant challenges to be handled in SWAMP project is dealing with the multitude of behaviors from IoT application and what would be considered as normal and what would be considered as a threat. |
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Palavras-Chave: |
Gestão da água; Internet das coisas; Internet of things; Projeto SWAMP; Smart Water Management. |
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Thesagro: |
Agricultura de Precisão; Irrigação. |
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Thesaurus Nal: |
Irrigation; Precision agriculture; Water management. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
LEADER 02247nam a2200337 a 4500
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520 $aAbstract - The intensive use of technology in precision irrigation for agriculture is getting momentum in order to optimize the use of water, reduce the energy consumption and improve the quality of crops. Internet of Things (IoT) and other technologies are the natural choices for smart water management applications, and the SWAMP project is expected to prove the appropriateness of IoT in real settings with the deployment of onsite pilots. At the same time, the more intense the use of technology is, agriculture turns new security risks, which may affect both crop development and the commodities market. A security breach may irreversibly compromise a crop and data eavesdropping may compromise price and contracts exposing sensitive data such crop quality, development or management. This paper discusses security challenges and technologies for the application of IoT in agriculture and indicates that one of the most relevant challenges to be handled in SWAMP project is dealing with the multitude of behaviors from IoT application and what would be considered as normal and what would be considered as a threat.
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650 $aPrecision agriculture
650 $aWater management
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653 $aSmart Water Management
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700 1 $aFERNANDES, S.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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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 Solos. |
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Data corrente: |
13/08/2014 |
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Data da última atualização: |
08/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S.; LAGACHERIE, P.; CALDERANO FILHO, B.; BHERING, S. B. |
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Afiliação: |
WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; Philippe Lagacherie, INRA, LISAH.; BRAZ CALDERANO FILHO, CNPS; SILVIO BARGE BHERING, CNPS. |
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Título: |
Evaluation of statistical and geostatistical models of difgital soil properties mapping in tropical mountain regions. |
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Título original: |
Avaliação de modelos estatísticos e geoestatísticos no mapeamento digital de propriedades dos solos, em regiões tropicais montanhosas. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Ciência do Solo, v. 38, n. 3, p. 706-717, 2014. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/S0100-06832014000300003 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
As propriedades dos solos têm grande impacto sobre aspectos econômicos e ambientais da produção agropecuária. As relações quantitativas entre as propriedades dos solos e os fatores que condicionam sua variabilidade são a base do mapeamento digital de solos. Os modelos preditivos de propriedades dos solos avaliados neste trabalho são os estatísticos (Regressão Linear Múltipla-RLM) e geoestatísticos (krigagem ordinária e cokrigagem). Este estudo foi desenvolvido para o município de Bom Jardim, RJ, e usou um banco de dados de solos com 208 pontos amostrais. Foram avaliados modelos preditivos para as frações areia, silte e argila, pH em água e carbono orgânico para seis profundidades, de acordo com as especificações do consórcio de mapeamento digital de solos em nível global (GlobalSoilMap). Utilizaram-se covariáveis preditoras contínuas e categóricas, estas últimas para avaliar suas contribuições ao modelo. Apenas as covariáveis ambientais elevação, aspecto, índice de potência de fluxo (SPI), índice de umidade (SWI), índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) erelação entre bandas b3/b2 apresentaram correlação significativa com as propriedades do solo. Os modelos preditivos tiveram em média coeficiente de determinação de 0,21. Os modelos preditivos que apresentaram os melhores resultados foram os geoestatísticos, com o maior coeficiente de determinação 0,43 associado à propriedade areia entre 60 e 100 cm de profundidade. A utilização de conjunto de dados de solos esparsos para mapeamento digital de propriedades de solos pode explicar apenas uma parte da variação espacial dessas propriedades. Os resultados podem estar relacionados à densidade de amostragem, à quantidade e qualidade das covariáveis ambientais usadas e aos modelos preditivos utilizados. MenosAs propriedades dos solos têm grande impacto sobre aspectos econômicos e ambientais da produção agropecuária. As relações quantitativas entre as propriedades dos solos e os fatores que condicionam sua variabilidade são a base do mapeamento digital de solos. Os modelos preditivos de propriedades dos solos avaliados neste trabalho são os estatísticos (Regressão Linear Múltipla-RLM) e geoestatísticos (krigagem ordinária e cokrigagem). Este estudo foi desenvolvido para o município de Bom Jardim, RJ, e usou um banco de dados de solos com 208 pontos amostrais. Foram avaliados modelos preditivos para as frações areia, silte e argila, pH em água e carbono orgânico para seis profundidades, de acordo com as especificações do consórcio de mapeamento digital de solos em nível global (GlobalSoilMap). Utilizaram-se covariáveis preditoras contínuas e categóricas, estas últimas para avaliar suas contribuições ao modelo. Apenas as covariáveis ambientais elevação, aspecto, índice de potência de fluxo (SPI), índice de umidade (SWI), índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) erelação entre bandas b3/b2 apresentaram correlação significativa com as propriedades do solo. Os modelos preditivos tiveram em média coeficiente de determinação de 0,21. Os modelos preditivos que apresentaram os melhores resultados foram os geoestatísticos, com o maior coeficiente de determinação 0,43 associado à propriedade areia entre 60 e 100 cm de profundidade. A utilização de conjunto de dados de solos espa... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Co-Kriging; Cokrigagem; Krigagem; Multiple linear regression; Regressão linear múltipla. |
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Thesaurus NAL: |
kriging. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/106450/1/RBCS-38.pdf
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Marc: |
LEADER 02833naa a2200265 a 4500
001 1992445
005 2021-11-08
008 2014 bl uuuu u00u1 u #d
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260 $c2014
520 $aAs propriedades dos solos têm grande impacto sobre aspectos econômicos e ambientais da produção agropecuária. As relações quantitativas entre as propriedades dos solos e os fatores que condicionam sua variabilidade são a base do mapeamento digital de solos. Os modelos preditivos de propriedades dos solos avaliados neste trabalho são os estatísticos (Regressão Linear Múltipla-RLM) e geoestatísticos (krigagem ordinária e cokrigagem). Este estudo foi desenvolvido para o município de Bom Jardim, RJ, e usou um banco de dados de solos com 208 pontos amostrais. Foram avaliados modelos preditivos para as frações areia, silte e argila, pH em água e carbono orgânico para seis profundidades, de acordo com as especificações do consórcio de mapeamento digital de solos em nível global (GlobalSoilMap). Utilizaram-se covariáveis preditoras contínuas e categóricas, estas últimas para avaliar suas contribuições ao modelo. Apenas as covariáveis ambientais elevação, aspecto, índice de potência de fluxo (SPI), índice de umidade (SWI), índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) erelação entre bandas b3/b2 apresentaram correlação significativa com as propriedades do solo. Os modelos preditivos tiveram em média coeficiente de determinação de 0,21. Os modelos preditivos que apresentaram os melhores resultados foram os geoestatísticos, com o maior coeficiente de determinação 0,43 associado à propriedade areia entre 60 e 100 cm de profundidade. A utilização de conjunto de dados de solos esparsos para mapeamento digital de propriedades de solos pode explicar apenas uma parte da variação espacial dessas propriedades. Os resultados podem estar relacionados à densidade de amostragem, à quantidade e qualidade das covariáveis ambientais usadas e aos modelos preditivos utilizados.
650 $akriging
653 $aCo-Kriging
653 $aCokrigagem
653 $aKrigagem
653 $aMultiple linear regression
653 $aRegressão linear múltipla
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700 1 $aLAGACHERIE, P.
700 1 $aCALDERANO FILHO, B.
700 1 $aBHERING, S. B.
773 $tRevista Brasileira de Ciência do Solo$gv. 38, n. 3, p. 706-717, 2014.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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