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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Uva e Vinho. |
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Data corrente: |
18/11/2010 |
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Data da última atualização: |
12/08/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SANTOS, R. S. S. dos; NUNES, J. C.; OLIVEIRA, A. P. S.; ABREU, J. T. de. |
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Afiliação: |
REGIS SIVORI SILVA DOS SANTOS, CNPUV; Janete Cardoso Nunes, UDESC; Ana Paula Souza Oliveira, UDESC; Jardel Talamini de Abreu, ISCA TECNOLOGIAS. |
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Título: |
Determinação da armadilha para monitoramento de mariposas em pomar de macieira com atrativos florais. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 23., 2010, Natal, RN. Anais... Natal: SEB: EMPARN: UFRN: UFERSA: IFRN, 2010. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Série: |
Resumos. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A utilização de atrativos florais para monitoramento de mariposas em pomares de macieira é promissora. Porém o uso desta ferramenta carece de informações no que tange ao tipo de armadilha a ser utilizada. Neste estudo, procurou-se avaliar a captura de mariposas em dois tipos de armadilhas: McPhail e Delta. |
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Palavras-Chave: |
Mariposa; Monitoramento. |
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Thesagro: |
Fruticultura; Maçã; Praga de planta. |
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Categoria do assunto: |
O Insetos e Entomologia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/867413/1/ID12678.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Uva e Vinho (CNPUV) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
21/12/2017 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SILVA, J. P. da; ZULLO JÚNIOR, J.; ROMANI, L. A. S. |
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Afiliação: |
JOÃO PAULO DA SILVA, Feagri/Unicamp; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, Cepagri/Unicamp; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA. |
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Título: |
Active learning e sua aplicação no monitoramento da cana-de-açúcar utilizando o algoritmo SVM. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 11., 2017, Campinas. Ciência de dados na era da agricultura digital: anais. Campinas: Editora da Unicamp: Embrapa Informática Agropecuária, 2017. |
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Páginas: |
p. 119-128. |
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ISBN: |
978-85-85783-75-4 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SBIAgro 2017. |
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Conteúdo: |
A cana-de-açúcar é um dos pilares do agronegócio brasileiro e, por apresentar intensa dinâmica expansionista, demanda metodologias que subsidiem a criação de estratégias políticas e econômicas que promovam a sustentabilidade da produção. Este artigo propõe uma nova abordagem de monitoramento de áreas canavieiras baseada na classificação de séries temporais de imagens de satélite associada à técnica de Active Learning. A interação do usuário especialista no aprendizado do algoritmo de classificação através desta técnica utilizando parâmetros sazonais das séries temporais gerou um conjunto de treino otimizado que promoveu a redução do custo operacional de monitoramento da ocupação da cana-de-açúcar. A correlação de cerca de 90% observada entre as análises conduzidas neste trabalho com dados oficiais indica que a metodologia proposta pode ser utilizada no monitoramento agrícola devido à similaridade entre os resultados associada ao baixo custo operacional envolvido. |
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Palavras-Chave: |
Algoritmo Support Vector Machine; Análise sazonal; Classificação de imagens; Data mining; Índice de Vegetação da Diferença Normalizada; Mineração de dados; Seasonal analysis; Séries temporais. |
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Thesagro: |
Cana de açúcar. |
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Thesaurus NAL: |
Sugarcane; Time series analysis; Vegetation index. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/169620/1/Active-SBIAgro.pdf
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Marc: |
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520 $aA cana-de-açúcar é um dos pilares do agronegócio brasileiro e, por apresentar intensa dinâmica expansionista, demanda metodologias que subsidiem a criação de estratégias políticas e econômicas que promovam a sustentabilidade da produção. Este artigo propõe uma nova abordagem de monitoramento de áreas canavieiras baseada na classificação de séries temporais de imagens de satélite associada à técnica de Active Learning. A interação do usuário especialista no aprendizado do algoritmo de classificação através desta técnica utilizando parâmetros sazonais das séries temporais gerou um conjunto de treino otimizado que promoveu a redução do custo operacional de monitoramento da ocupação da cana-de-açúcar. A correlação de cerca de 90% observada entre as análises conduzidas neste trabalho com dados oficiais indica que a metodologia proposta pode ser utilizada no monitoramento agrícola devido à similaridade entre os resultados associada ao baixo custo operacional envolvido.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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