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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
21/12/2017 |
Data da última atualização: |
21/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/169620/1/Active-SBIAgro.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Registros recuperados : 144 | |
45. | | ZULLO JUNIOR, J.; SILVEIRA, H.; BRUNINI, O.; DELGADO, E.; PELLEGRINO, G. QUEIROZ. Climatic risks zoning in the state of Sao Paulo (Brazil). In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON SYSTEMS APPROACHES FOR AGRICULTURAL DEVELOPMENT (SAAD-III), 3., 1999, Lima, Peru. Methodologies for interdisciplinary multiple scale perspectives: participants manual. Lima: ICASA/CIP/UNALM/IFDC/ILRI, 1999. Resumo IV-O-19. Nao paginado. ASSAD, E. D.Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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53. | | PELLEGRINO, G. Q.; ASSAD, E. D.; MARIN, F. R.; PINTO, H. P.; ZULLO JUNIOR, J. Simulação de cenários agrícolas futuros: em busca do imprevisível cenário futuro real. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 16, 2009, Belo Horizonte. Anais... Viçosa, MG: UFV; Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2009. Não paginado. 1 CD-ROM. CBA 2009.Tipo: Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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59. | | PALLONE FILHO, W. J.; ZULLO JÚNIOR, J.; ASSAD, E. D.; PINTO, H. S. Dry spell monitoring during summer season in tropical region using NOAA/AVHRR images. In: REMOTE SENSING FOR ENVIRONMENTAL MONITORING, GIS APPLICATIONS, AND GEOLOGY, 2., 2002, Agia Pelagia. Proceedings... Belllingham: SPIE, 2002. Não paginado.Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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Registros recuperados : 144 | |
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