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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Solos.
Data corrente:  19/09/2023
Data da última atualização:  22/11/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; ALMEIDA, M. B. F. de; BÉGUÉ, A.
Afiliação:  PATRICK CALVANO KUCHLER, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; MATEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; AGNÈS BÉGUÉ, MAISON DE LA TÉLÉDÉTÉCTION.
Título:  Avaliação do impacto das amostras de treinamento na acurácia da classificação random forest dos sistemas integrados de produção agropecuária.
Ano de publicação:  2023
Fonte/Imprenta:  In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 2484-2487.
Idioma:  Português
Conteúdo:  Ao conduzir uma classificação supervisionada com algoritmos de aprendizado de máquina, como o Random Forest, a estratégia de balanceamento das amostras é fundamental, pois impacta diretamente nos resultados. Estes classificadores são sensíveis às proporções das amostras de treinamento das diferentes classes. Compreender como estes fatores influenciam na classificação de áreas de produção agropecuária, sobretudo de sistemas minoritários e complexos como o iLP (Integração Lavoura-Pecuária) são de extrema importância para contribuir com metodologias de monitoramento. Para avaliar o impacto do balanceamento, foram testados três grupos de dados de aprendizagem do Random Forest: (i) Bset01: dados balanceados entre três classes prioritárias no estado do Mato Grosso; (ii) Bset02: dados desbalanceados com as proporções refletindo a realidade de campo e (iii) Bset03: superestimando a classe rara iLP. Os melhores valores de fscore da classe iLP foram para Bset01 (0,81) e Bset02 (0,83), com um erro de comissão mais alto para Bset01, sugerindo uma melhor performance do Bset02.
Palavras-Chave:  Agricultura de baixa emissão de carbono; Aprendizado de máquina; Dados de treinamento; ILP; Séries temporais.
Categoria do assunto:  P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1156750/1/Avaliacao-do-impacto-das-amostras-de-treinamento-na-acuracia-2023.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Solos (CNPS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPS21330 - 1UPCAA - DD
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Amazônia Oriental.
Data corrente:  09/07/2013
Data da última atualização:  07/11/2022
Tipo da produção científica:  Artigo de Divulgação na Mídia
Autoria:  NASCIMENTO JUNIOR, J. de D. B.
Afiliação:  JOAO DE DEUS BARBOSA N JUNIOR, CPATU.
Título:  A dolarização da biodiversidade.
Ano de publicação:  2013
Fonte/Imprenta:  Portal Dia de Campo, 05 jul. 2013.
Idioma:  Português
Conteúdo:  O século 21 reafirmou uma nova preocupação mundial que abarca todos os projetos nacionais: A extinção de espécies, devido à exploração intensiva e depreciativa dos recursos da natureza. Processo que se desdobrou na emergência e na sinergia de empreendimentos voltados à construção de modelos de desenvolvimento ditos sustentáveis. Neste sentido, a noção de desenvolvimento sustentável tem problemas estruturantes, dentre os quais se destacam 6 grandes questões, todas elas relacionadas com a expansão do capitalismo...
Thesagro:  Biodiversidade; Desenvolvimento Sustentável; Economia.
Thesaurus NAL:  Amazonia.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/85741/1/Adolarizacao.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Amazônia Oriental (CPATU)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CPATU47914 - 1UPCAM - DD
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