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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  24/12/2014
Data da última atualização:  08/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  AMARAL, B. F. do; GONÇALVES, R. R. V.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M.
Afiliação:  ICMC/USP; Cepagri/Unicamp; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; ICMC/USP.
Título:  Aprimorando a classificação semissupervisionada de séries temporais extraídas de imagens de satélite.
Ano de publicação:  2014
Fonte/Imprenta:  In: SYMPOSIUM ON KNOWLEDGE DISCOVERY, MINING AND LEARNING, 2., 2014, São Carlos, SP. Proceedings... São Carlos, SP: ICMC/USP, 2014.
Páginas:  p. 1-8.
ISBN:  978-85-87837-27-1
Idioma:  Português
Notas:  KDMiLe 2014.
Conteúdo:  Abstract. A quantidade de dados gerados e armazenados tem crescido muito nos últimos anos, assim como o interesse na descoberta de conhecimento e extração de padrões em tais bases de dados. No entanto, em domínios como sensoriamento remoto, grandes volumes de dados complexos, por exemplo imagens de satélite, requerem uso de recursos computacionais para análise de dados. Nesse contexto, a classificação semissupervisionada é uma alternativa adequada para extração de conhecimento de conjuntos de dados com poucas instâncias previamente rotuladas e grandes quantidades de instâncias não rotuladas. Neste artigo, é proposta uma técnica de classificação semissupervisionada para análise de séries temporais obtidas a partir de imagens de satélites, visando a identificação de áreas de plantio de cana-de-açúcar. Os resultados dos experimentos realizados indicam que a técnica proposta alcança melhor qualidade na classificação de áreas de cana-de-açúcar quando comparada a duas outras técnicas, supervisionada e semissupervisionada, propostas na literatura.
Palavras-Chave:  Classificação baseada em grafos; Classificação semissupervisionada; Data mining; Mineração de dados; Séries temporais de imagens de satélite.
Thesaurus Nal:  Classification; Time series analysis.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPTIA18102 - 1UPCAA - DD
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Biblioteca(s):  Embrapa Arroz e Feijão.
Data corrente:  04/01/2018
Data da última atualização:  27/04/2023
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  SANTOS, F. F. dos; LANNA, A. C.; BRONDANI, C.; MENDONÇA, J. A.; VALDISSER, P. A. M. R.; VIANELLO, R. P.
Afiliação:  FABIANA FERREIRA DOS SANTOS, mestranda UFG; ANNA CRISTINA LANNA, CNPAF; CLAUDIO BRONDANI, CNPAF; JOAO ANTONIO MENDONCA, CNPAF; PAULA ARIELLE M RIBEIRO VALDISSER, CNPAF; ROSANA PEREIRA VIANELLO, CNPAF.
Título:  Avaliação da expressão de genes candidatos para tolerância à deficiência hídrica em arroz de terras altas na plataforma de fenotipagem SITIS.
Ano de publicação:  2017
Fonte/Imprenta:  In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 11., 2017, Santo Antônio de Goiás. Coletânea dos resumos apresentados. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2017.
Páginas:  p. 83.
Série:  (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 316).
Idioma:  Português
Conteúdo:  O arroz de terras altas (Oryza sativa L.) é uma alternativa agrícola com menor demanda hídrica que o arroz irrigado, cultivado com lâmina de água. O objetivo deste estudo foi avaliar 25 genótipos de arroz de terras altas, cultivados em dois ambientes contrastantes de água no solo (com e sem deficiência hídrica), quanto ao parâmetro de produtividade e à expressão diferencial de 22 genes previamente identificados como responsivos em condições de deficiência hídrica.
Palavras-Chave:  Plataforma SITIS.
Thesagro:  Arroz; Deficiência hídrica; Oryza sativa.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/170279/1/page-83.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPAF35031 - 1UPCRA - DD20172017
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