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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; MACIEL, R. J. S.; MATOS, L. N.; DOMPIERI, M. H. G. Automatic environmental zoning with self-organizing maps. Modern Environmental Science and Engineering, v. 4, n. 9, p. 872-881, Sept. 2018.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Territorial.

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2.Imagem marcado/desmarcadoMACIEL, R. J. S.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; DOMPIERI, M. H. G. A neural qualitative approach for automatic territorial zoning. A neural qualitative approach for automatic territorial zoning. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON GEOCOMPUTATION, 21., 2017, Leeds. Celebrating 21 years of GeoComputation: extended abstracts. Leeds: University of Leeds, 2017. p. 1-7. GeoComputation 2017.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Tabuleiros Costeiros.

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3.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; OLIVEIRA, J. A. de; MATOS, L. N.; DOMPIERI, M. H. G. Proposition and evaluation of a territorial homogeneity index . Modern Environmental Science and Engineering, v. 4, n. 11, p. 1110-1116, nov. 2018.

Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros; Embrapa Territorial.

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4.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; OLIVEIRA, J. A. de; MATOS, L. N.; DOMPIERI, M. H. G. Proposição e avaliação de um indicador de homogeneidade territorial: estudo de caso dos territórios de identidade baianos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 18., 2017, Santos. Anais... Santos: INPE, 2017.

Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros.

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5.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; MACIEL, R. J. S.; MATOS, L. N.; GALINA, M. H. Terra som: sistema para análise de dados geoespaciais agregados por área baseado na rede neural do tipo mapa auto-organizável de kohonen. Aracaju, SE: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2015. (Embrapa Tabuleiros Costeiros. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 65).

Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros.

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6.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; SIQUEIRA, E. R. de; TEIXEIRA, O. A.; MORAES, A. da C.; SANTOS, A. V. Planejamento territorial: análise espacial de área com mapas auto-organizáveis de Kohonen. In: SIMPÓSIO SOBRE INOVAÇÃO E CRIATIVIDADE CIENTÍFICA NA EMBRAPA, 2., 2010, Brasília, DF. Posteres. Brasília, DF: Embrapa, 2010.

Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Tabuleiros Costeiros.

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7.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, F. E. de O.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MOURA, F. R. de; DOMPIERI, M. H. G. Segmentação da diversidade espaço-temporal da agricultura brasileira por meio de uma abordagem baseada em aprendizado de máquina. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TABULEIROS COSTEIROS, 10., 2021, Aracaju. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 59-63.

Biblioteca(s): Embrapa Territorial.

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8.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, F. E. de O.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MOURA, F. R. de; DOMPIERI, M. H. G. Segmentação da diversidade espaço-temporal da agricultura brasileira por meio de uma abordagem baseada em aprendizado de máquina. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TABULEIROS COSTEIROS, 10., 2021, Aracaju. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 59-63.

Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros.

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9.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, F. E. de O.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MOURA, F. R. de; DOMPIERI, M. H. G. Engenharia vs. extração de características: agrupamento de dados espaciais em painel com Autoencoders. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TABULEIROS COSTEIROS, 11., 2022, Aracaju. Anais... Aracaju: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2022.

Biblioteca(s): Embrapa Territorial.

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10.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, F. E. de O.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MOURA, F. R. de; DOMPIERI, M. H. G. Engenharia vs. extração de características: agrupamento de dados espaciais em painel com Autoencoders. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TABULEIROS COSTEIROS, 11., 2022, Aracaju. Anais... Aracaju: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2022.

Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros.

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11.Imagem marcado/desmarcadoCARVALHO, E. X.; GUERRA, M. F. L.; ANDRADE JUNIOR, A. S. de; AGUIAR NETO, A.; BASTOS, E. A.; MATOS, L. N. Programa computacional para dimensionamento e avaliação de sistemas de irrigação pivô-central. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRICOLA, 27., 1998, Pocos de Caldas. Anais... Lavras: UFLA/SBEA, 1998. v.1, p. 31-33.

Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte.

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12.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; SANTOS, F. E. de O.; MAOURA, F. R. de; DOMPIERI, M. H. G. Evaluating a self-organizing map approach to cluster a Brazilian agricultural diversity spatial panel data. In: GEGOINFO, 22., 2021, São Paulo. Proceedings... São Paulo: INEP, 2021.

Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros.

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13.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; SANTOS, F. E. de O.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. de. Feature engineering vs. extraction: clustering Brazilian municipalities through spatial panel agricultural data via autoencoders. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL, 19., 2023, Campinas. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022.

Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros; Embrapa Territorial.

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14.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; SANTOS, F. E. DE O.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. DE. Feature extraction of spatial panel data with autoencoders for clustering the Brazilian agricultural diversity. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON GEOINFORMATICS, 22., 2022, São José dos Campos. Proceedings... São José dos Campos: MCTIC/INPE, 2022. p. 27-38. GEOINFO 2022.

Biblioteca(s): Embrapa Territorial.

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15.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; SANTOS, F. E. DE O.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. DE. Tracking the Connection between Brazilian Agricultural Diversity and Native Vegetation Change by a Machine Learning Approach. IEEE Latin America Transactions, v. 20, n. 11, nov., 2022. p. 2371-2380.

Biblioteca(s): Embrapa Territorial.

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16.Imagem marcado/desmarcadoBARRETO, P. V. de A.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; DOMPIERI, M. H. G.; MIRANDA JUNIOR, G. F. Uma abordagem de clusterização baseada no Mapa Auto-Organizável para auxiliar no zoneamento territorial. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA TABULEIROS COSTEIROS, 12., 2023, Aracaju. Anais... Aracaju: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2023. Editores Técnicos: Viviane Talamini, Ana da Silva Ledo.

Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros.

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17.Imagem marcado/desmarcadoBARRETO, P. V. DE A.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MIRANDA JÚNIOR, G. F.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. DE; RESENDE, F. K. S. Automatic segmentation of the self-organizing map to support territorial zoning. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Avanços na agricultura digital colaborativa: anais. Natal: Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023. SBIAGRO 2023. 6 p.

Biblioteca(s): Embrapa Territorial.

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18.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; BARRETO, P. V. de A.; MATOS, L. N.; MIRANDA JUNIOR, G. F.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. de; RESENDE, F. K. S.; NOVAIS, P.; OLIVEIRA, P. A self-organizing map clustering approach to support territorial zoning. In: VASCONCELOS, V.; DOMINGUES, I.; PAREDES, S. (ed.). Progress in pattern recognition, image analysis, computer vision, and applications. Heidelberg: Springer, 2023. p. 289-303. Apresentado no 26th Iberoamerican Congress, CIARP 2023 Coimbra, Portugal, November 27–30, 2023. Proceedings, Part I.

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19.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MIRANDA JUNIOR, G. F.; SANTOS, F. E. de O.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. de; RESENDE, F. K. S. Evaluating autoencoders as a dimensionality reduction mechanism to support clustering Brazilian Agricultural Diversity. Revista Brasileira de Cartografia, v. 75, 2023.

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20.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, M. A. S. da; SIQUEIRA, E. R. de; MEDEIROS, S. dos S.; MANOS, M. G. L.; TEIXEIRA, O. A.; SANTOS, R. F.; ALMEIDA, M. R. M. de; RODRIGUES, R. F. de A.; MORAES, A. da C.; SANTOS, A. V.; MATOS, L. N. Modelagem social como instrumento de análises de demandas conflitantes em territórios rurais. In: SIMPÓSIO SOBRE INOVAÇÃO E CRIATIVIDADE CIENTÍFICA NA EMBRAPA, 2., 2010, Brasília, DF. Posteres. Brasília, DF: Embrapa, 2010.

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Biblioteca(s):  Embrapa Tabuleiros Costeiros; Embrapa Territorial.
Data corrente:  04/08/2023
Data da última atualização:  04/08/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; SANTOS, F. E. de O.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. de.
Afiliação:  MARCOS AURELIO SANTOS DA SILVA, CPATC; LEONARDO N. MATOS, UFS; FLAVIO E. DE O. SANTOS, UFS; MARCIA HELENA GALINA DOMPIERI, CNPM; FABIO R. DE MOURA, UFS.
Título:  Feature engineering vs. extraction: clustering Brazilian municipalities through spatial panel agricultural data via autoencoders.
Ano de publicação:  2022
Fonte/Imprenta:  In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL, 19., 2023, Campinas. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022.
ISSN:  2763-9061
DOI:  https://doi.org/10.5753/eniac.2022
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  This article compares the clustering of Brazilian municipalities according to their agricultural diversity using two approaches, one based on feature engineering and the other based on feature extraction using Deep Learning based on autoencoders and cluster analysis based on k-means and Self-Organizing Maps. The analyzes were conducted from panel data referring to IBGE?s annual estimates of Brazilian agricultural production between 1999 and 2018. Different structures of simple stacked undercomplete autoencoders were analyzed, varying the number of layers and neurons in each of them, including the latent layer. The asymmetric exponential linear loss function was also evaluated to cope with the sparse data. The results show that in comparison with the ground truth adopted, the autoencoder model combined with the k-means presented a superior result than the clustering of the raw data from the k-means, demonstrating the ability of simple autoencoders to represent from their latent layer important features of the data. Although the general accuracy is low, the results are promising, considering that we evaluated the most simple strategy for Deep Clustering.
Palavras-Chave:  Análise de dados espacial; Inteligência artifical.
Thesagro:  Produção Agrícola.
Thesaurus NAL:  Agricultural products; Artificial intelligence.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1155654/1/Feature-engineering...2023.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Tabuleiros Costeiros (CPATC)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPM6146 - 1UPCAA - DD22/081AA2022.081
CPATC26159 - 1UPCAA - DD
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