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Biometric characteristics and canopy reflectance association for early-stage sugarcane. Repositório Alice
ROCHA, M. G. da; BARROS, F. M. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; AMARAL, L. R. do.
ABSTRACT: Knowing the spatial variability of sugarcane biomass in the early stages of development may help growers in their management decision-making. Proximal canopy sensing is a promising technology that can identify this variability but is limited to quantifying plant-specific parameters. In this study, we evaluated whether biometric variables integrated with canopy reflectance data can assist in the generation of models for early-stage sugarcane biomass prediction. To substantiate this assertion, four sugarcane-producing fields were measured with an active crop canopy sensor and 30 sampling plots were selected for manually quantifying chlorophyll content, plant height, stalk number and aboveground biomass. We determined that Random Forest and Multiple...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Floresta aleatória; Índice de vegetação; Mineração de dados; Precision farming; Random forest; Vegetation indices; Data mining; Canopy sensor; Biomassa; Cana de Açúcar; Agricultura de Precisão; Biomass; Sugarcane; Precision agriculture; Vegetation index.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1110823
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Desenvolvimento e validação de um sistema de recomendação de informações tecnológicas sobre cana-de-açúcar. Repositório Alice
BARROS, F. M. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; OLIVEIRA, L. H. M. de..
Resumo. Sistemas de informações tecnológicas exercem um papel fundamental na agricultura, pois proveem informações de forma rápida e eficiente, dando suporte a decisões estratégicas. No entanto, o excesso de informação disponível pode confundir e dificultar o acesso à informação desejada. Uma alternativa para amenizar esse problema é a adoção de sistemas que ofereçam recomendações automáticas de acordo com o perfil de uma comunidade de usuários. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema de recomendação, concebido a partir de técnicas de mineração de dados, para conteúdos relacionados à cultura da cana-de-açúcar. O modelo adotado foi o de listas de recomendação, que são regras de associação entre as páginas web visitadas, produzidas a partir dos...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Cana-de-açúcar; Taxa de rejeição; Mineração de dados; Regras de associação; Informações tecnológicas agrícolas; Bounce rate; Data mining; Association rules; Agricultural technological information; Sugarcane.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/977908
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Inferência do impacto causal de um sistema de recomendação na taxa de rejeição de páginas da Agência Embrapa. Repositório Alice
BARROS, F. M. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M..
Os resultados obtidos nesse trabalho indicam que a nova técnica proposta pode ser utilizada para avaliar o impacto de sistemas de recomendação, utilizando um conjunto menor de dados e com maior confiabilidade.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sistema de recomendação; Regras de associação; Séries temporais; Recommender systems; Association rules; Time series analysis.
Ano: 2015 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1027293
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Prediction of soil CO2 flux in sugarcane management systems using the Random Forest approach. Repositório Alice
TAVARES, 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..
ABSTRACT: The Random Forest algorithm is a data mining technique used for classifying attributes in order of importance to explain the variation in an attribute-target, as soil CO2 flux. This study aimed to identify prediction of soil CO2 flux variables in management systems of sugarcane through the machine-learning algorithm called Random Forest. Two different management areas of sugarcane in the state of São Paulo, Brazil, were selected: burned and green. In each area, we assembled a sampling grid with 81 georeferenced points to assess soil CO2 flux through automated portable soil gas chamber with measuring spectroscopy in the infrared during the dry season of 2011 and the rainy season of 2012. In addition, we sampled the soil to evaluate physical,...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Green sugarcane; Mineração de dados; Data mining; Random Forest algorithm; Saccharum Officinarum; Argila; Cana de Açúcar; Soil respiration; Clay; Soil organic carbon; Sugarcane.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1092118
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Um sistema de recomendação para conteúdos da cultura da cana-de-açúcar. Repositório Alice
BARROS, F. M. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; OLIVEIRA, L. H. M. de..
O objetivo desse trabalho foi projetar e desenvolver um sistema de recomendação web, baseado em regras de associação, que ofereça recomendações automaticamente de conteúdos da cultura da cana-de-açúcar, de acordo com o perfil dos usuários.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sistemas de informação web; Information systems.
Ano: 2012 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/954570
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Um sistema de recomendação para informações tecnológicas agrícolas. Repositório Alice
BARROS, F. M. M. de; OLIVEIRA, S. R. M.; OLIVEIRA, L. H. M..
Assim, considerando a importância da agricultura para o Brasil e a existência de grandes repositórios de informações agrícolas disponíveis na Web, o objetivo deste trabalho foi projetar e desenvolver um sistema de recomendação web, baseado em regras de associação, que ofereça recomendações sobre a cultura da cana-de-açúcar de acordo com os padrões de acessos de uma comunidade de usuários.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sistemas de recomendação; Recommender systems; Bases de dados; Informações tecnológicas agrícolas; Regras de associação; Agricultural information systems; Association rule mining; Databases.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/979550
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