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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
14/09/2021 |
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Data da última atualização: |
14/09/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SILVA, J. P. da; ZULLO JÚNIOR, J.; ROMANI, L. A. S. |
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Afiliação: |
JOÃO PAULO DA SILVA, Feagri/Unicamp; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, UNICAMP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA. |
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Título: |
A time series mining approach for agricultural area detection. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
IEEE Transactions on Big Data, v. 6, n. 3, p. 537-546, Sept. 2020. |
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DOI: |
10.1109/TBDATA.2019.2913402 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract-Acquiring meaningful data to be employed in building training sets for classification models is a costly task, both in terms of difficult to find suitable samples as well as their quantity. In this sense, Active Learning (AL) improves the training set building by providing an efficient way to select only essential data to be attached to the training set, consequently reducing its size and even enhancing model's accuracy, when compared to random sample selection. In this paper, we proposed a framework for time series classification in order to monitor sugarcane area in Sao Paulo, Brazil. The AL approach consisted of selecting seasonal time series information from less than 1 percent of each class' pixels to build the training set and evaluate this selection by an expert user supported by distance measurements, repeating this process until both distance measurement thresholds were satisfied. In most years, the classification results presented about 90 percent of correlation with official estimates based on both traditional and satellite image analysis methods. This framework can then help Land Use Change (LUC) monitoring as it produced similar results compared to other methods that demands more human and financial resources to be adopted. |
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Palavras-Chave: |
Active Learning; Análise de séries temporais; Classificação de pixel; Pixel classification. |
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Thesagro: |
Agricultura; Meio Ambiente; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Agriculture; Environment; Remote sensing; Time series analysis. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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245 $aA time series mining approach for agricultural area detection.$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aAbstract-Acquiring meaningful data to be employed in building training sets for classification models is a costly task, both in terms of difficult to find suitable samples as well as their quantity. In this sense, Active Learning (AL) improves the training set building by providing an efficient way to select only essential data to be attached to the training set, consequently reducing its size and even enhancing model's accuracy, when compared to random sample selection. In this paper, we proposed a framework for time series classification in order to monitor sugarcane area in Sao Paulo, Brazil. The AL approach consisted of selecting seasonal time series information from less than 1 percent of each class' pixels to build the training set and evaluate this selection by an expert user supported by distance measurements, repeating this process until both distance measurement thresholds were satisfied. In most years, the classification results presented about 90 percent of correlation with official estimates based on both traditional and satellite image analysis methods. This framework can then help Land Use Change (LUC) monitoring as it produced similar results compared to other methods that demands more human and financial resources to be adopted.
650 $aAgriculture
650 $aEnvironment
650 $aRemote sensing
650 $aTime series analysis
650 $aAgricultura
650 $aMeio Ambiente
650 $aSensoriamento Remoto
653 $aActive Learning
653 $aAnálise de séries temporais
653 $aClassificação de pixel
653 $aPixel classification
700 1 $aZULLO JÚNIOR, J.
700 1 $aROMANI, L. A. S.
773 $tIEEE Transactions on Big Data$gv. 6, n. 3, p. 537-546, Sept. 2020.
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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 Pantanal. |
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Data corrente: |
03/12/2018 |
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Data da última atualização: |
03/12/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
RAMIRES, G. G.; PAIVA, L. M.; JANUSCKIEWICZ, E. R.; FERNANDES, H. J.; SANTOS, S. A.; RAMOS, J. P. D.; SOUSA, E. L. de; PEREIRA, J. V. P. |
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Afiliação: |
GEOVANE GONÇALVES RAMIRES, UEMS; LUÍSA MELVILLE PAIVA, UEMS; ESTELLA ROSSETO JANUSCKIEWICZ, UEMS; HENRIQUE JORGE FERNANDES, UEMS; SANDRA APARECIDA SANTOS, CPAP; JOÃO PAULO DECHNES RAMOS, UEMS; ESTÁCIO LOPES DE SOUSA, UEMS; JOÃO VICENTE PEGORER PEREIRA, UEMS. |
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Título: |
Características morfogênicas de grama-tio-pedro submetido a adubação foliar e sombreamento nativo. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DAS CIÊNCIAS AGRÁRIAS, 2., ENCONTRO CIENTÍFICO DA ZOOTECNIA, 7., ENCONTRO DE ENSINO, PESQUISA E EXTENSÃO, 5., 2018, Aquidauana, MS. Anais... Aquidauana, MS: UEMS, 2018. |
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Páginas: |
Não paginado. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A degradação das pastagens é um dos principais fatores que afetam a sustentabilidade da pecuária e um dos maiores desafios é obter espécies forrageiras viáveis a produção. Assim, a grama-tio-pedro (Paspalum oteroi) se destaca como gramínea nativa de alto potencial. Objetivou-se estudar algumas características morfogênicas da grama-tio-pedro sob sombreamento nativo, submetido a adubação foliar fosfatada. |
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Palavras-Chave: |
Forrageira nativa; Paspalum oteroi. |
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Thesagro: |
Gramínea Forrageira; Manejo; Morfogênese. |
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Thesaurus NAL: |
Forage production; Morphogenesis; Paspalum; Pasture management. |
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Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/187548/1/Resumo-submetido-Geovane-morfo-1.pdf
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Marc: |
LEADER 01470nam a2200313 a 4500
001 2100549
005 2018-12-03
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100 1 $aRAMIRES, G. G.
245 $aCaracterísticas morfogênicas de grama-tio-pedro submetido a adubação foliar e sombreamento nativo.$h[electronic resource]
260 $aIn: ENCONTRO DAS CIÊNCIAS AGRÁRIAS, 2., ENCONTRO CIENTÍFICO DA ZOOTECNIA, 7., ENCONTRO DE ENSINO, PESQUISA E EXTENSÃO, 5., 2018, Aquidauana, MS. Anais... Aquidauana, MS: UEMS$c2018
300 $aNão paginado.
520 $aA degradação das pastagens é um dos principais fatores que afetam a sustentabilidade da pecuária e um dos maiores desafios é obter espécies forrageiras viáveis a produção. Assim, a grama-tio-pedro (Paspalum oteroi) se destaca como gramínea nativa de alto potencial. Objetivou-se estudar algumas características morfogênicas da grama-tio-pedro sob sombreamento nativo, submetido a adubação foliar fosfatada.
650 $aForage production
650 $aMorphogenesis
650 $aPaspalum
650 $aPasture management
650 $aGramínea Forrageira
650 $aManejo
650 $aMorfogênese
653 $aForrageira nativa
653 $aPaspalum oteroi
700 1 $aPAIVA, L. M.
700 1 $aJANUSCKIEWICZ, E. R.
700 1 $aFERNANDES, H. J.
700 1 $aSANTOS, S. A.
700 1 $aRAMOS, J. P. D.
700 1 $aSOUSA, E. L. de
700 1 $aPEREIRA, J. V. P.
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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