Portal do Governo Brasileiro
BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Ordenar por: RelevânciaAutorTítuloAnoImprime registros no formato resumido      Imprime registros no formato resumido
Registros recuperados : 10
Primeira ... 1 ... Última
1.Imagem marcado/desmarcadoLIMA, E. de S.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; LOVERA, L. H.; FARHATE, C. V. V. Classification of the initial development of eucaliptus using data mining techniques. Cerne, v. 23, n. 2, p. 201-208, 2017.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

Visualizar detalhes do registroAcesso ao objeto digitalImprime registro no formato completo
2.Imagem marcado/desmarcadoLIMA, E. de S.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MONTANARI, R.; FARHATE, C. V. V. Random forest model to predict the height of Eucalyptus. Engenharia Agrícola, v. 42, e20210153, 2022. Special issue: artificial intelligence.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

Visualizar detalhes do registroAcesso ao objeto digitalImprime registro no formato completo
3.Imagem marcado/desmarcadoFARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; CARVALHO, J. L. N.; LA SCALA JÚNIOR, N.; SANTOS, A. P. G. Classification of soil respiration in areas of sugarcane renewal using decision tree. Scientia Agricola, v. 75, n. 3, p. 216-224, May/June 2018.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

Visualizar detalhes do registroAcesso ao objeto digitalImprime registro no formato completo
4.Imagem marcado/desmarcadoTAVARES, R. L. M.; OLIVEIRA, S. R. de M.; BARROS, F. M. M. de; FARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; LA SCALA JUNIOR, N. Prediction of soil CO2 flux in sugarcane management systems using the Random Forest approach. Scientia Agricola, Piracicaba, v. 74, n. 4, p. 281-287, July/Aug. 2018.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

Visualizar detalhes do registroAcesso ao objeto digitalImprime registro no formato completo
5.Imagem marcado/desmarcadoMARÇAL, M. F. M.; SOUZA, Z. M. de; TAVARES, R. L. M.; FARHATE, C. V. V.; OLIVEIRA, S. R. de M.; GALINDO, F. S. Predictive models to estimate carbon stocks in agroforestry systems. Forests, v. 12, n. 9, p. 1-15, Sept. 2021. Article 1240. Na publicação: Stanley Robson Medeiros Oliveira.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

Visualizar detalhes do registroAcesso ao objeto digitalImprime registro no formato completo
6.Imagem marcado/desmarcadoPARRAM J. S.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; FARHATE, C. V. V.; MARQUES JÚNIOR, J.; SIQUEIRA, D. Phosphorus adsorption prediction through Decision Tree Algorithm under different topographic conditions in sugarcane fields. Catena, v. 213, p. 1-11, June 2022. Article 106114.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

Visualizar detalhes do registroAcesso restrito ao objeto digitalImprime registro no formato completo
7.Imagem marcado/desmarcadoFARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; LOVERA, L. H.; OLIVEIRA, I. N. de; GUIMARÃES, E. M. Data mining techniques for classification of soil CO2 emission. In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de Janeiro. Soil science: beyond food and fuel: abstracts. Viçosa, MG: SBCS, 2018. Não paginado. WCSS 2018.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

Visualizar detalhes do registroAcesso restrito ao objeto digitalImprime registro no formato completo
8.Imagem marcado/desmarcadoFARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; TAVARES, R. L. M.; CARVALHO, J. L. N. Use of data mining techniques to classify soil CO2 emission induced by crop management in sugarcane field. Plos One, v. 13, n. 3, p. 1-18, 2018. Artigo e0193537.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

Visualizar detalhes do registroAcesso ao objeto digitalImprime registro no formato completo
9.Imagem marcado/desmarcadoLÓPEZ-NORONHA, R.; SOUZA, Z. M. de; SOARES, M. D. R.; CAMPOS, M. C. C.; FARHATE, C. V. V.; OLIVEIRA, S. R. de M. Soil carbon stock in archaeological black earth under different land use systems in the Brazilian Amazon. Agronomy Journal, v. 112, n. 5, p. 4437-4450, Sept./Oct. 2020.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

Visualizar detalhes do registroAcesso restrito ao objeto digitalImprime registro no formato completo
10.Imagem marcado/desmarcadoNORONHA, R. L.; SOARES, M. D. R.; OLIVEIRA, I. N. de; FARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M. Soil carbon stock predictive models on archaeological black lands - natural and transformed. In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de Janeiro. Soil science: beyond food and fuel: abstracts. Viçosa, MG: SBCS, 2018. Não paginado. WCSS 2018.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

Visualizar detalhes do registroAcesso restrito ao objeto digitalImprime registro no formato completo
Registros recuperados : 10
Primeira ... 1 ... Última






Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  13/02/2019
Data da última atualização:  13/02/2019
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 1
Autoria:  FARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; CARVALHO, J. L. N.; LA SCALA JÚNIOR, N.; SANTOS, A. P. G.
Afiliação:  CAMILA VIANA VIEIRA FARHATE, Feagri/Unicamp; ZIGOMAR MENEZES DE SOUZA, Feagri/Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA, Feagri/Unicamp; JOÃO LUÍS NUNES CARVALHO, CNPEM; NEWTON LA SCALA JÚNIOR, Unesp; ANA PAULA GUIMARÃES SANTOS, Feagri/Unicamp.
Título:  Classification of soil respiration in areas of sugarcane renewal using decision tree.
Ano de publicação:  2018
Fonte/Imprenta:  Scientia Agricola, v. 75, n. 3, p. 216-224, May/June 2018.
DOI:  http://dx.doi.org/10.1590/1678-992X-2016-0473
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  ABSTRACT: The use of data mining is a promising alternative to predict soil respiration from correlated variables. Our objective was to build a model using variable selection and decision tree induction to predict different levels of soil respiration, taking into account physical, chemical and microbiological variables of soil as well as precipitation in renewal of sugarcane areas. The original dataset was composed of 19 variables (18 independent variables and one dependent (or response) variable). The variable-target refers to soil respiration as the target classification. Due to a large number of variables, a procedure for variable selection was conducted to remove those with low correlation with the variable-target. For that purpose, four approaches of variable selection were evaluated: no variable selection, correlation-based feature selection (CFS), chisquare method (χ2) and Wrapper. To classify soil respiration, we used the decision tree induction technique available in the Weka software package. Our results showed that data mining techniques allow the development of a model for soil respiration classification with accuracy of 81 %, resulting in a knowledge base composed of 27 rules for prediction of soil respiration. In particular, the wrapper method for variable selection identified a subset of only five variables out of 18 available in the original dataset, and they had the following order of influence in determining soil respiration: soil temperature > precipi... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Árvore de decisão; Data mining; Decision tree; Emissão de gás carbônico no solo; Matéria orgânica no solo; Mineração de dados; Seleção de variável; Temperatura no solo; Variable selection.
Thesagro:  Respiração do Solo.
Thesaurus NAL:  Carbon dioxide; Soil organic matter; Soil temperature.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/192660/1/AP-Classification-soil-Farhate.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA20031 - 1UPCAP - DD
Fechar
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada.
 
 

Embrapa
Todos os direitos reservados, conforme Lei n° 9.610
Política de Privacidade
Área Restrita

Embrapa Agricultura Digital
Av. André Tosello, 209 - Barão Geraldo
Caixa Postal 6041- 13083-886 - Campinas, SP
SAC: https://www.embrapa.br/fale-conosco

Valid HTML 4.01 Transitional