SABIIA - Sistema Aberto e Integrado de Informação em Agricultura (Sabiia)

MAIA, A. P. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MOURA, D. J. de; SARUBBI, J.; VERCELLINO, R. do A.; MEDEIROS, B. B. L.; GRISKA, P. R..

ABSTRACT: Thermal comfort is of great importance in preserving body temperature homeostasis during thermal stress conditions. Although the thermal comfort of horses has been widely studied, there is no report of its relationship with surface temperature (TS). This study aimed to assess the potential of data mining techniques as a tool to associate surface temperature with thermal comfort of horses. TS was obtained using infrared thermography image processing. Physiological and environmental variables were used to defi ne the predicted class, which classifi ed thermal comfort as ?comfort? and ?discomfort?. The variables of armpit, croup, breast and groin TS of horses and the predicted classes were then subjected to a machine learning process. All variables...

A privacy preservation masking method to support business collaboration.

Palavras-chave: Mineração de dados; Conforto térmico de cavalos; Termorregulação; Termografia; Surface temperature; Thermoregulation.

Ano: 2013

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/978404

OLIVEIRA, S. R. de M..

This paper introduces a privacy preservation masking method to support business collaboration, called Dimensionality Reduction-Based Transformation (DRBT). This method relies on the intuition behind random projection to mask the underlying attribute values subject to cluster analysis. Using DRBT, data owners are able to find a solution that meets privacy requirements and guarantees valid clustering results. DRBT was validated taking into account five real datasets. The major features of this method are: a) it is independent of distance-based clustering algorithms; b) it has a sound mathematical foundation; and c) it does not require CPU-intensive operations.

A prospective study on the application of Data Science in agriculture.

Palavras-chave: Segurança da informação; Sistemas computacionais; Colaboração; Preservação da privacidade; Informática; Information.

Ano: 2005

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/8731

SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MOURA, M. F.; BARIONI, L. G.; HIGA, R. H.; FASIABEN, M. do C. R..

A quantidade e diversidade de dados disponíveis têm o potencial de causar profundas transformações na maneira que se realiza pesquisa e se propõe inovações na agricultura. Na chamada era do Petabyte, caracterizada pela ubiquidade de sensores e computadores, armazenamento quase infinito, computação em nuvem, robótica e IoT, a demanda e as oportunidades para aplicação da computação científica são extraordinárias, tanto na extração do conhecimento quanto na compreensão dos mecanismos associados a sistemas complexos. Este artigo apresenta um estudo prospectivo com base no estado da arte e enumera algumas áreas nas quais a aplicação da Ciência de Dados resultaria em grande benefício para pesquisadores, agricultores e agentes públicos.

Acesso aberto à informação de solos brasileiros.

Palavras-chave: Computação científica; Aprendizado de máquina; Modelagem; Redes de sensores; Simulação; Agricultura; Agriculture; Machine learning.

Ano: 2017

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1083412

OLIVEIRA, C. T. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; KOENIGKAN, L. V..

O objetivo deste trabalho foi demonstrar as formas de acesso aos dados e as etapas para a realização de consultas públicas, via Internet.

Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE)

Palavras-chave: Solo; Sistema de Informação de Solos; Classificação de solo; Pedologia; Soil science; Soil classification.

Ano: 2014

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/996274

Adoção de TIC e oferta de software na agropecuária: breve relato dos resultados do estudo SWAgro.

BAMBINI, M. D.; MENDES, C. I. C.; MOURA, M. F.; OLIVEIRA, S. R. de M..

Resumo: O artigo tem por objetivo apresentar a oferta de soluções em tecnologia da informação aplicadas à agropecuária e um panorama sobre a adoção de Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) no setor agropecuário. Os resultados apresentados têm base naqueles obtidos no projeto Estudo do Mercado Brasileiro de Software para o Agronegócio? (SWAgro), desenvolvido pela Embrapa Informática Agropecuária e instituições parceiras entre 2008 a 2010. A metodologia utilizada no referido projeto contou com duas etapas: (i) revisão de literatura e (ii) mapeamento da oferta de software agropecuário por meio de uma pesquisa do tipo survey. Os resultados apresentados neste trabalho envolvem a caracterização das empresas desenvolvedoras de software agropecuário por...

Agência de Informação Embrapa: uma ferramenta para gestão do conhecimento em empresas de PD&I.

Palavras-chave: Software agropecuário; Agropecuária; Embrapa; Tecnologia da informação; Information technology; Agriculture.

Ano: 2014

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1000904

OLIVEIRA, D. R. M. dos S.; OLIVEIRA, S. R. de M.; SOUZA, M. I. F..

O conhecimento é o maior bem intangível das empresas e deve-se buscar a melhor maneira de geri-lo. Para fortalecer a gestão do conhecimento no âmbito agropecuário, a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) desenvolveu o projeto Agência de Informação Embrapa, para organizar e tornar acessível o conhecimento gerado pela Empresa desde 1973. Essa ferramenta facilita o acesso à informação, através de um sistema web rápido e seguro. A informação disponível para consulta é validada por uma equipe técnica composta por especialistas em diversos temas do domínio agropecuário. O objetivo desse trabalho é mostrar que a Agência de Informação Embrapa é uma ferramenta adequada a outras Instituições de PD&I. Para alcançá-lo, alguns fatores que motivam e...

Ainfo: a experiência da Embrapa na disponibilização e recuperação de informação.

Palavras-chave: Gestão do conhecimento; Agência de Informação Embrapa; Ferramenta para suporte à decisão; Informação.

Ano: 2009

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/83229

ANTUNES, J. F. G.; OLIVEIRA, S. R. de M..

O Ainfo e um sistema de informação desenvolvido pela Embrapa-CNPTIA que permite o gerenciamento, de forma integrada, de bases de dados documentais e processos bibliográficos, proporcionando rapidez e flexibilidade na captura, gerenciamento e recuperação de informações, além de oferecer aos seus usuários facilidade de uso. A partir da sua utilização nas bibliotecas da Embrapa, foi possível disponibilizar à sociedade em geral tanto a literatura adquirida quanto as teses e a produção científica dos pesquisadores da Embrapa e, também, uma grande e importante coleção de periódicos nacionais e internacionais, para consulta em CD-ROM e via Internet.

Ainfo: a experiência da Embrapa na disponibilização e recuperação de informação.

Palavras-chave: Aplicativo Ainfo; Software Ainfo; Disponibilização de informação; Software de gerenciamento de informação; Recuperação de informação; Acervo documental da Embrapa; Bases de dados da pesquisa agropecuária; Information management system; Sistema de Informação; Information retrieval; Information systems.

Ano: 1998

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/6598

ANTUNES, J. F. G.; OLIVEIRA, S. R. de M..

O Ainfo e um sistema de informação desenvolvido pela Embrapa-CNPTIA que permite o gerenciamento, de forma integrada, de bases de dados documentais e processos bibliográficos, proporcionando rapidez e flexibilidade na captura, gerenciamento e recuperação de informações, além de oferecer aos seus usuários facilidade de uso. A partir da sua utilização nas bibliotecas da Embrapa, foi possivel disponibilizar a sociedade em geral tanto a literatura adquirida quanto as teses e a produção científica dos pesquisadores da Embrapa e, também, uma grande e importante coleção de periódicos nacionais e internacionais, para consulta em CD-ROM e via Internet.

ALLOS: uma ferramenta para solucionar modelos de redes de filas usando cadeias de Markov.

Palavras-chave: Acervo documental da Embrapa; Aplicativo Ainfo; Bases de dados da pesquisa agropecuária; Disponibilização de informação; Information management system; Recuperação de informação; Software Ainfo; Software de gerenciamento de informação.

Ano: 1998

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/963091

OLIVEIRA, S. R. de M.; CABRAL, M. I. C.; FERNEDA, E.; BRASILEIRO, M. A. G..

Este trabalho apresenta uma ferramenta amigável para solucionar modelos de redes de filas usando cadeias de Markov. O processo de geração dos espaços de estados dos modelos a serem solucionados é feito automaticamente a partir de um estado inicial e de regras que descrevem o comportamento do modelo. O uso da ferramenta direciona-se, principalmente, aos sistemas que exibem contenção de recursos, em particular sistemas de redes de computadores.

Ambiente para uso de outorga compartilhada de água: dados, modelos e servidores.

Palavras-chave: Avaliação de desempenho de sistemas de computação; Geração automática de estados; Cadeias de Markov; Redes de filas; Simulação digital; Digital simulation; Markov chains; Network of queues.

Ano: 1995

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/2165

BEZERRA, G. A.; SILVA, L. E. A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; VICTORIA, D. de C.; RODRIGUES, L. N.; MOURA, M. F..

Resumo - Neste trabalho são apresentados os elementos do backend do ambiente de software Irrigação: Analytics para uso Racional da Água (Iara), que são: um banco de dados; um servidor de dados geoespaciais; e outro servidor web para realizar o login dos usuários. O ambiente de software Iara é uma plataforma computacional com o objetivo de auxiliar a gestão de recursos hídricos em bacias hidrográficas críticas, em que são utilizados sistemas de irrigação por pivô central e com outorga coletiva. Na sua versão atual, as funcionalidades do backend permitem realizar os serviços de hospedagem de dados em um banco de dados PostgresSQL, dados geoespaciais em um servidor Geoserver e o acesso ao aplicativo móvel por meio de um servidor Hypertext Preprocessor (PHP)....

An approach based on text mining for knowledge acquisition in diagnostic systems.

Palavras-chave: PostGres; GeoServer; PHP server; Apache; Bash shell.

Ano: 2018

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1101369

MASSRUHA, S. M. F. S.; MARCHI, R.; SILVA, L. M. C. da; SOUZA, K. X. S. de; OLIVEIRA, L. H. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MORANDI, M. A. B..

Introduction. Methodology. Data preparation phase. Information extraction and mining phase. A case study with corn diseases. The results and discussion.

An approach based on text mining for knowledge acquisition in diagnostic systems.

Palavras-chave: Mineração de texto; Aprendizado de máquina; Doenças do milho; Text mining; Knowledge discovery; Predictions; Corn diseases; Machine learning.

Ano: 2007

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/2921

MASSRUHÁ, S.M.F.S.; MARCHI, R.; SILVA, L.M. CUNHA da; SOUZA, K. X. S. de; OLIVEIRA, L. H. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MORANDI, M. A. B..

2007

Análise da variabilidade espaço-temporal da precipitação pluviométrica no estado do rio grande do sul.

Palavras-chave: Text mining; Knowledge discovery; Machine learning; Corn diseases; Predictions.

Ano: 2007

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/15825

BOSCHI, R. S.; OLIVEIRA, S. R. de M.; ÁVILA, A. M. H. de..

O objetivo deste estudo foi analisar a variabilidade espaço-temporal da precipitação pluviométrica no estado do Rio Grande do Sul entre 1987 e 2006, por meio da definição de zonas pluviometricamente homogêneas. Foram utilizados dados diários de precipitação pluviométrica de 79 estações adquiridos junto ao site da Agência Nacional de Águas (ANA). A série foi dividida em dois períodos de 10 anos (1987 a 1996 e 1997 a 2006). A clusterização (agrupamento) foi a tarefa empregada e o programa computacional utilizado para obtenção das zonas homogêneas foi o Weka®, sendo o k-means o algoritmo escolhido. A partir da análise dos dados mensais foram definidas quatro regiões homogêneas, nos dois períodos analisados. Comparando-se os dois períodos, verificou-se um...

Análise de padrões comportamentais de frangos de corte em condições de estresse térmico por calor.

Palavras-chave: Variabilidade da chuva; Clusterização; K-means; Variabilidade da precipitação pluviométrica no RS; Variabilidade espaço-temporal.

Ano: 2009

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/512984

BARBOSA, Y. de L.; MOURA, M. F.; BRANCO, T.; OLIVEIRA, S. R. de M..

Resumo - Este trabalho apresenta uma abordagem baseada em padrões sequenciais para estimar o bem-estar de frangos de corte a partir de atributos ambientais e comportamentais. Foram utilizados dados tabulados de experimentos realizados em Câmara de Preferência Ambiental (CPA). Em seguida, o algoritmo Generalized Sequential Patterns (GSP) para mineração de padrões sequenciais foi utilizado para estudar o conforto térmico de frangos de corte. Os resultados mostraram que as temperaturas utilizadas para impor o estresse térmico por calor tiveram pouco efeito sobre o comportamento dos frangos de corte.

Análise de padrões seqüenciais em série histórica do rio Paraguai.

Palavras-chave: Mineração de padrões sequenciais; Câmara de preferência ambiental; Bem-estar de frangos de corte; Sequential patterns mining; Environmental preference chamber; Welfare of broilers.

Ano: 2018

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1101317

VENDRUSCULO, L. G.; OLIVEIRA, S. R. de M.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTUNES, J. F. G..

O crescente armazenamentos de dados com características temporais desafia os pesquisadores a elaborar algoritmos eficientes para a descoberta de conhecimento. A mineração de dados, por meio da descoberta de padrões seqüenciais, contribui para o entendimento de ocorrência de fenômenos que possuam um ciclo não conhecido. Neste trabalho, foram analisados dados referentes à altura do Rio Paraguai de uma série histórica centenária. Utilizou-se a técnica SAX para redução da dimensionalidade e representação simbólica dos dados. Por meio do algoritmo GeneralizedSequentialPatterns, as seqüências mais freqüentes encontradas explicaram a periodicidades transitórias e permanentes do ciclo hidrológico do Rio Paraguai. Como validação da técnica SAX, utilizou-se índices...

Árvore de decisão para classificação de ocorrências de ferrugem asiática em lavouras comerciais com base em variáveis meteorológicas.

Palavras-chave: Mineração de dados; Padrões seqüenciais; Séries temporais; Série histórica do rio Paraguai; Método SAX; Temporal series.; Sequential patterns; Data mining.

Ano: 2009

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/630884

MEGETO, G. A. S.; OLIVEIRA, S. R. de M.; DEL PONTE, E. M.; MEIRA, C. A. A..

A ferrugem asiática é a mais importante doença da soja no Brasil. Apesar de sua epidemiologia ser conhecida, são escassos os estudos sobre os fatores que desencadeiam a doença com base em dados de campo. Este trabalho objetivou modelar a influência de variáveis meteorológicas a partir de um conjunto extenso de dados de ocorrência da ferrugem, por meio da técnica de indução de árvores de decisão. Os modelos foram desenvolvidos com dados de data de ocorrência da doença em quatro safras (2007/08 a 2010/11) e variáveis de temperatura e chuva em diferentes janelas de tempo prévias à data de detecção. Para cada registro de ocorrência, foi gerado um correspondente de "não ocorrência" como sendo o trigésimo dia anterior ao dia da detecção, assumindo-se a presença...

Avaliação da eficiência de algoritmos de aprendizado de máquina para classificação automática de solos.

Palavras-chave: Mineração de dados; Previsão de doenças de plantas; Epidemiologia; Sistemas de suporte à decisão; Soja; Doença; Phakopsora pachyrhizi; Data mining; Glycine max; Soybean rust; Rust diseases.

Ano: 2014

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/992324

VASCONCELOS, G. T.; OLIVEIRA, S. R. de M..

RESUMO - Técnicas de mineração de dados têm sido usadas, estrategicamente, para transformar dados em informações e conhecimentos visando subsidiar o processo decisório em vários domínios. Na agricultura, em particular, essas técnicas são eficientes para selecionar um conjunto de atributos relevantes no processo de geração de modelos preditivos em bancos de dados com muitas variáveis. Este trabalho tem por objetivo avaliar a eficiência de diferentes algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) para classificação automática de solos, no 1º nível categórico do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). Os dados foram obtidos do projeto Mapeamento de Recursos Naturais do Brasil, liderado pelo Instituo Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)....

Avaliação de métodos de detecção de tópicos em pré-processamento para classificação de textos agrícolas.

Palavras-chave: Árvores de decisão; Mineração de dados; Atributos de solos; Aprendizado de máquina; Máquinas de Vetores Suporte; Algoritmo k-vizinhos mais próximos; Classificação de solos; Decision trees; Data mining; Soil attributes; Support vector machines; Soil classification.

Ano: 2018

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1096175

BARROS, F. M. M.; OLIVEIRA, S. R. de M..

Neste trabalho, buscou-se construir e comparar modelos capazes de diferenciar textos sobre a cultura da cana-de-açúcar de outros textos relacionados a outras culturas ou criações. Para criar modelos de classificação de textos, os dados são transformados em matrizes termos-documentos, de forma que os dados apresentam alta dimensionalidade. Para construir melhores modelos de classificação de textos agrícolas foram testados: a) métodos de redução de dimensionalidade utilizando LDA (Latent Dirichlet Allocation) e PCA (Principal Component Analysis); b) número de tópicos/componentes principais; c) unigrama/bigrama; e d) algoritmos Random Forest, Gradiente Boosting e SVM (Support Vector Machine), de forma a determinar os fatores que mais impactam o AUC (Area...

Avaliação de métodos de seleção de atributos para classificação de solos.

Palavras-chave: Mineração de textos; Aprendizado de máquina; Redução de dimensionalidade; Sistema de informação agrícola; Text mining; Dimensionality reduction; Agricultural information systems; Agricultura; Agriculture; Machine learning.

Ano: 2017

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1083387

MAXIMO, F. A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; LOPES-ASSAD, M. L..

Este trabalho tem por objetivo avaliar a eficiência de diferentes métodos para a seleção de atributos visando a classificação de solos no 1º nível categórico do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS).

Biometric characteristics and canopy reflectance association for early-stage sugarcane.

Palavras-chave: Árvores de decisão; Mineração de dados; Atributos de solos; Métodos de descriminação de parâmetros; Decision tree; Data mining; Soil attributes; Discriminant methods.

Ano: 2007

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/9552

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...