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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Hortaliças. |
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Data corrente: |
13/12/2012 |
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Data da última atualização: |
31/01/2013 |
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Tipo da produção científica: |
Circular Técnica |
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Autoria: |
PINHEIRO, J. B.; RODRIGUES, C. da S.; CARVALHO, A. D. F. de; PEREIRA, R. B. |
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Afiliação: |
JADIR BORGES PINHEIRO, CNPH; CECÍLIA DA SILVA RODRIGUES; AGNALDO DONIZETE FERREIRA DE CARVAL, CNPH; RICARDO BORGES PEREIRA, CNPH. |
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Título: |
Nematoides na cultura da batata-doce. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
Brasília, DF: Embrapa, 2011. |
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Páginas: |
9 p. |
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Série: |
(Embrapa Hortaliças. Circular técnica, 105). |
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ISSN: |
1415-3033 |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Batata-doce. |
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Thesagro: |
Doença de planta; Epidemiologia; Ipomoea batatas; Nematoide; Rotação de cultura. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/72268/1/ct-1051.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Hortaliças (CNPH) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
24/12/2014 |
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Data da última atualização: |
08/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
AMARAL, B. F. do; GONÇALVES, R. R. V.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M. |
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Afiliação: |
ICMC/USP; Cepagri/Unicamp; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; ICMC/USP. |
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Título: |
Aprimorando a classificação semissupervisionada de séries temporais extraídas de imagens de satélite. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SYMPOSIUM ON KNOWLEDGE DISCOVERY, MINING AND LEARNING, 2., 2014, São Carlos, SP. Proceedings... São Carlos, SP: ICMC/USP, 2014. |
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Páginas: |
p. 1-8. |
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ISBN: |
978-85-87837-27-1 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
KDMiLe 2014. |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Classificação baseada em grafos; Classificação semissupervisionada; Data mining; Mineração de dados; Séries temporais de imagens de satélite. |
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Thesaurus NAL: |
Classification; Time series analysis. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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520 $aAbstract. 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.
650 $aClassification
650 $aTime series analysis
653 $aClassificação baseada em grafos
653 $aClassificação semissupervisionada
653 $aData mining
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700 1 $aROMANI, L. A. S.
700 1 $aSOUSA, E. P. M.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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