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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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Biblioteca(s):  Embrapa Territorial.
Data corrente:  10/01/2023
Data da última atualização:  10/01/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; SANTOS, F. E. DE O.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. DE.
Afiliação:  MARCOS AURELIO SANTOS DA SILVA, CPATC; LEONARDO NOGUEIRA MATOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; FLÁVIO EMANUEL DE OLIVEIRA SANTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DO SERGIPE; MARCIA HELENA GALINA DOMPIERI, CNPM; FÁBIO RODRIGUES DE MOURA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE.
Título:  Tracking the Connection between Brazilian Agricultural Diversity and Native Vegetation Change by a Machine Learning Approach.
Ano de publicação:  2022
Fonte/Imprenta:  IEEE Latin America Transactions, v. 20, n. 11, nov., 2022.
Páginas:  p. 2371-2380.
ISBN:  1548-0992
DOI:  https://latamt.ieeer9.org/index.php/transactions/article/view/6813
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  ABSTRACT - In Brazil, agribusiness has a considerable role in the country?s GDP. Because of this, the State needs territorial planning to minimize the impacts on natural resources, especially in the Pantanal and Amazon biomes, where agribusiness has expanded. The lower the agricultural diversification, the lower the pattern of land use homogeneity, generally associated with agribusiness, especially when it occupies large areas with more technological productive units. This paper investigates the relationship between spatial diversification patterns and the dynamics of native vegetation in Brazil. We propose a feature engineering and clustering approach for 5570 Brazilian municipalities between 1999 and 2018. It was based on the unsupervised artificial neural network Self-Organizing Map (SOM) to divide the municipalities into homogeneous groups of agricultural products diversity trends. The results were compared with the change in vegetation area using data from the national land use-mapping project called Mapbiomas. The analysis allowed the identification of three different regimes of modification in native vegetation, particularly related to municipalities in Brazil?s Midwest and North regions, indicating substantial changes in the Cerrado and Amazon biomes.
Palavras-Chave:  Clustering; Self-Organizing Maps; Shannon's entropy; Spatial panel data; Sustainability.
Categoria do assunto:  P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1150825/1/6081.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Territorial (CNPM)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPM6081 - 1UPCAP - DD22/058AP2022.058
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1.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; SANTOS, F. E. de O.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. de. Feature engineering vs. extraction: clustering Brazilian municipalities through spatial panel agricultural data via autoencoders. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL, 19., 2023, Campinas. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros; Embrapa Territorial.
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2.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; SANTOS, F. E. DE O.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. DE. Feature extraction of spatial panel data with autoencoders for clustering the Brazilian agricultural diversity. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON GEOINFORMATICS, 22., 2022, São José dos Campos. Proceedings... São José dos Campos: MCTIC/INPE, 2022. p. 27-38. GEOINFO 2022.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Territorial.
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3.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, F. E. de O.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MOURA, F. R. de; DOMPIERI, M. H. G. Segmentação da diversidade espaço-temporal da agricultura brasileira por meio de uma abordagem baseada em aprendizado de máquina. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TABULEIROS COSTEIROS, 10., 2021, Aracaju. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 59-63.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Territorial.
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4.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, F. E. de O.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MOURA, F. R. de; DOMPIERI, M. H. G. Segmentação da diversidade espaço-temporal da agricultura brasileira por meio de uma abordagem baseada em aprendizado de máquina. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TABULEIROS COSTEIROS, 10., 2021, Aracaju. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 59-63.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros.
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5.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, F. E. de O.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MOURA, F. R. de; DOMPIERI, M. H. G. Engenharia vs. extração de características: agrupamento de dados espaciais em painel com Autoencoders. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TABULEIROS COSTEIROS, 11., 2022, Aracaju. Anais... Aracaju: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2022.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Territorial.
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6.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, F. E. de O.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MOURA, F. R. de; DOMPIERI, M. H. G. Engenharia vs. extração de características: agrupamento de dados espaciais em painel com Autoencoders. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TABULEIROS COSTEIROS, 11., 2022, Aracaju. Anais... Aracaju: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2022.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros.
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7.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; SANTOS, F. E. de O.; MAOURA, F. R. de; DOMPIERI, M. H. G. Evaluating a self-organizing map approach to cluster a Brazilian agricultural diversity spatial panel data. In: GEGOINFO, 22., 2021, São Paulo. Proceedings... São Paulo: INEP, 2021.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros.
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8.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; SANTOS, F. E. DE O.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. DE. Tracking the Connection between Brazilian Agricultural Diversity and Native Vegetation Change by a Machine Learning Approach. IEEE Latin America Transactions, v. 20, n. 11, nov., 2022. p. 2371-2380.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Territorial.
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9.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MIRANDA JUNIOR, G. F.; SANTOS, F. E. de O.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. de; RESENDE, F. K. S. Evaluating autoencoders as a dimensionality reduction mechanism to support clustering Brazilian Agricultural Diversity. Revista Brasileira de Cartografia, v. 75, 2023.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 2
Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros; Embrapa Territorial.
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