|
|
Registros recuperados : 48 | |
8. | | ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E.; ROCHA, J. V.; ZULLO JÚNIOR, J. Análise de trajeto de um gasoduto utilizando sistema de informação geográfica. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 33., 2004, São Pedro, SP. A inserção da engenharia agrícola em projetos nacionais: anais. Campinas: Unicamp, Faculdade de Engenharia Agrícola: Embrapa Informática Agropecuária, 2004. 1 CD-ROM. CONBEA 2004. Editores: Paulo Graziano Magalhães, Raquel Gonçalves e Ana Paula Montagner. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
14. | | CAVALIERI, A.; HAMADA, E.; ROCHA, J. V.; KUPPER, R. de B.; LONGO, R. M. Classificação das terras no sistema de capacidade de uso através do sistema de informação geográfica. IN: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNÇIA DO SOLO, 25., 1995, Viçosa, MG. Resumos expandidos. Viçosa: UFV, 1995. v.4, p. 2073-2075. Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
| |
15. | | DALPOSSO, G. H.; OPAZO, M. A. U.; MERCANTE, E.; LAMPARELLI, R. A. C.; ROCHA, J. V. Autocorrelação espacial do índice NDVI de imagens TM para cultura da soja no Oeste Paranaense, no ano agrícola 2004/2005. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 14., 2009, Natal. Anais... São José dos Campos: INPE, 2009. p. 1299-1306. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
18. | | JOHANN, J. A.; ROCHA, J. V.; DUFT, D. G.; LAMPARELLI, R. A. C. Estimativa de áreas com culturas de verão no Paraná, por meio de imagens multitemporais EVI/Modis. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 47, n. 9, p. 1295-1306, set. 2012. Título em inglês: Estimation of summer crop areas in the state of Paraná, Brazil, using multitemporal EVI/Modis images. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
| |
Registros recuperados : 48 | |
|
|
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
08/05/2012 |
Data da última atualização: |
08/05/2012 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
LAMPARELLI, R. A. C.; JOHANN, J. A.; SANTOS, É. R. dos; ESQUERDO, J. C. D. M.; ROCHA, J. V. |
Afiliação: |
RUBENS A. C. LAMPARELLI, Cepagri/Unicamp; JERRY A. JOHANN, Feagri/Unicamp; ÉDER R. DOS SANTOS, Cooxupé; JULIO C. D. M. ESQUERDO, CNPTIA; JANSLE V. ROCHA, Feagri/Unicamp. |
Título: |
Use of data mining and spectral profiles to differentiate condition after harvest of coffee plants. |
Ano de publicação: |
2012 |
Fonte/Imprenta: |
Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 32, n. 1, p. 184-196, jan./fev. 2012. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
This study aimed at identifying different conditions of coffee plants after harvesting period, using data mining and spectral behavior profiles from Hyperion/EO1 sensor. The Hyperion image, with spatial resolution of 30 m, was acquired in August 28th, 2008, at the end of the coffee harvest season in the studied area. For pre-processing imaging, atmospheric and signal/noise effect corrections were carried out using Flaash and MNF (Minimum Noise Fraction Transform) algorithms, respectively. Spectral behavior profiles (38) of different coffee varieties were generated from 150 Hyperion bands. The spectral behavior profiles were analyzed by Expectation-Maximization (EM) algorithm considering 2; 3; 4 and 5 clusters. T-test with 5% of significance was used to verify the similarity among the wavelength cluster means. The results demonstrated that it is possible to separate five different clusters, which were comprised by different coffee crop conditions making possible to improve future intervention actions. |
Palavras-Chave: |
Comportamento espectral; Data mining; Mineração de dados; Monitoramento de cultura. |
Thesagro: |
Manejo; Sensoriamento Remoto. |
Thesaurus NAL: |
Crop management; Remote sensing. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/58965/1/19.pdf
|
Marc: |
LEADER 01844naa a2200265 a 4500 001 1924115 005 2012-05-08 008 2012 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aLAMPARELLI, R. A. C. 245 $aUse of data mining and spectral profiles to differentiate condition after harvest of coffee plants.$h[electronic resource] 260 $c2012 520 $aThis study aimed at identifying different conditions of coffee plants after harvesting period, using data mining and spectral behavior profiles from Hyperion/EO1 sensor. The Hyperion image, with spatial resolution of 30 m, was acquired in August 28th, 2008, at the end of the coffee harvest season in the studied area. For pre-processing imaging, atmospheric and signal/noise effect corrections were carried out using Flaash and MNF (Minimum Noise Fraction Transform) algorithms, respectively. Spectral behavior profiles (38) of different coffee varieties were generated from 150 Hyperion bands. The spectral behavior profiles were analyzed by Expectation-Maximization (EM) algorithm considering 2; 3; 4 and 5 clusters. T-test with 5% of significance was used to verify the similarity among the wavelength cluster means. The results demonstrated that it is possible to separate five different clusters, which were comprised by different coffee crop conditions making possible to improve future intervention actions. 650 $aCrop management 650 $aRemote sensing 650 $aManejo 650 $aSensoriamento Remoto 653 $aComportamento espectral 653 $aData mining 653 $aMineração de dados 653 $aMonitoramento de cultura 700 1 $aJOHANN, J. A. 700 1 $aSANTOS, É. R. dos 700 1 $aESQUERDO, J. C. D. M. 700 1 $aROCHA, J. V. 773 $tEngenharia Agrícola, Jaboticabal$gv. 32, n. 1, p. 184-196, jan./fev. 2012.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|