Data/hora: 23/09/2024 10:19:31

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	21/12/2017	
Data da última atualização: 	21/01/2020	
Autoria: 	SILVA, J. P. da; ZULLO JÚNIOR, J.; ROMANI, L. A. S.	
Afiliação: 	JOÃO PAULO DA SILVA, Feagri/Unicamp; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, Cepagri/Unicamp; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA.	
Título: 	Active learning e sua aplicação no monitoramento da cana-de-açúcar utilizando o algoritmo SVM.	
Ano de publicação: 	2017	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 11., 2017, Campinas. Ciência de dados na era da agricultura digital: anais. Campinas: Editora da Unicamp: Embrapa Informática Agropecuária, 2017.	
Páginas: 	p. 119-128.	
ISBN: 	978-85-85783-75-4	
Idioma: 	Português	
Notas: 	SBIAgro 2017.	
Conteúdo: 	A cana-de-açúcar é um dos pilares do agronegócio brasileiro e, por apresentar intensa dinâmica expansionista, demanda metodologias que subsidiem a criação de estratégias políticas e econômicas que promovam a sustentabilidade da produção. Este artigo propõe uma nova abordagem de monitoramento de áreas canavieiras baseada na classificação de séries temporais de imagens de satélite associada à técnica de Active Learning. A interação do usuário especialista no aprendizado do algoritmo de classificação através desta técnica utilizando parâmetros sazonais das séries temporais gerou um conjunto de treino otimizado que promoveu a redução do custo operacional de monitoramento da ocupação da cana-de-açúcar. A correlação de cerca de 90% observada entre as análises conduzidas neste trabalho com dados oficiais indica que a metodologia proposta pode ser utilizada no monitoramento agrícola devido à similaridade entre os resultados associada ao baixo custo operacional envolvido.	
Palavras-Chave: 	Algoritmo Support Vector Machine; Análise sazonal; Classificação de imagens; Data mining; Índice de Vegetação da Diferença Normalizada; Mineração de dados; Seasonal analysis; Séries temporais.	
Thesagro: 	Cana de açúcar.	
Thesaurus Nal: 	Sugarcane; Time series analysis; Vegetation index.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/169620/1/Active-SBIAgro.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (19549-1) - UMT - AA - DD -  -  -  - DIS