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Análise da epidemia da ferrugem do cafeeiro com árvore de decisão. Repositório Alice
MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A.; MORAES, S. A. de.
Uma árvore de decisão foi desenvolvida com o objetivo de auxiliar na compreensão de manifestações epidêmicas da ferrugem do cafeeiro causada por Hemileia vastatrix. Taxas de infecção calculadas a partir de avaliações mensais de incidência da ferrugem foram agrupadas em três classes: redução ou estagnação - TX1; crescimento moderado (até 5p.p.) - TX2; e crescimento acelerado (acima de 5p.p.)- TX3. Dados meteorológicos, carga pendente de frutos do cafeeiro (Coffea arabica) e espaçamento entre plantas foram usados como variáveis explicativas das classes de taxa de infecção. A árvore de decisão foi treinada com 364 exemplos preparados a partir de dados coletados em lavouras de café em produção, de outubro de 1998 a outubro de 2006. Ela classificou corretamente...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Bases de dados; Árvore de decisão; Ferrugem do cafeeiro; Mineração de dados; Decision tree; Data mining; Café; Hemileia vastatrix; Coffea arabica.
Ano: 2008 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/9608
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Annual cropland mapping using data mining and OLI Landsat-8. Repositório Alice
OLDONI, L. V.; CATTANI, C. E. V.; MERCANTE, E.; JOHANN, J. A.; ANTUNES, J. F. G.; ALMEIDA, L..
ABSTRACT: In the state of Paraná, Brazil, there are no major changes in areas cultivated with annual crops, mainly due to environmental laws that do not allow expansions to new areas. There is a great contribution of the annual crops to the domestic demand of food and economic demand in the exports. Thus, the area and distribution of annual crops are information of great importance. New methodologies, such as data mining, are being tested with the objective of analyzing and improving their potential use for classification of land use and land cover. This study used the classifiers decision tree and random forest with Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) temporal metrics on images from Operational Land Imager (OLI)/Landsat-8. The results were...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Árvore de decisão; Métricas temporais de NDVI; Mineração de dados; Séries temporais; Decision tree; NDVI temporal metrics; Random forest; Data mining; Normalized difference vegetation index; Time series analysis.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1114915
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Árvore de decisão na análise de epidemias da ferrugem do cafeeiro. Repositório Alice
MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A..
O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma árvore de decisão para analisar epidemias da ferrugem do cafeeiro. O conhecimento dos fatores que condicionam as epidemias de ferrugem é importante e pode servir de base para a decisão sobre as medidas de controle a adotar e o melhor momento de implementá-las. Taxas de infecção calculadas a partir de avaliações mensais de incidência da doença foram agrupadas em três classes: declínio ou estagnação - TX1; crescimento até 5 pontos percentuais - TX2; e crescimento acima de 5 pontos percentuais - TX3. Dados meteorológicos, carga pendente de frutos e espaçamento entre plantas foram usados como variáveis explicativas das classes de taxa de infecção. A árvore de decisão foi induzida de 364 exemplos preparados a partir...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Modelos; Descoberta de conhecimento em bases de dados; Mineração de dados; Cafeeiro; Ferrugem do cafeeiro; Árvore de decisão; Análise de epidemias; Agricultura; Doença de planta; Café; Coffea arabica; Hemileia vastatrix; Data mining.
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/82922
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Classificação espectral de área plantada com a cultura da cana-de-açúcar por meio da árvore de decisão REA
Delgado,Rafael C.; Sediyama,Gilberto C.; Costa,Marcos H.; Soares,Vicente P.; Andrade,Ricardo G..
O objetivo deste trabalho foi testar o classificador "árvore de decisão", em dados provenientes de sensores orbitais, para identificar área plantada com cana-de-açúcar, em diferentes épocas de plantio na Fazenda Boa Fé, localizada no Triângulo Mineiro, mais especificamente no município de Conquista, Minas Gerais. Acoplaram-se técnicas de Sensoriamento Remoto (SR) em um módulo de Sistema de Informação Geográfica (SIG), permitindo uma análise temporal do uso e ocupação do solo, especialmente com vistas a identificar e a monitorar as áreas agrícolas. Com base no cálculo do viés médio (VM), o presente estudo mostrou que, em áreas de cana-de-açúcar, onde a irrigação é frequente e ocorrem chuvas significativas que antecedem a passagem do satélite Landsat-5, os...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Árvore de decisão; Sensoriamento remoto; SIG; Cana-de-açúcar.
Ano: 2012 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162012000200017
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Classificação espectral de área plantada com a cultura da cana-de-açúcar por meio da árvore de decisão. Repositório Alice
DELGADO, R. C.; SEDIYAMA, G. C.; COSTA, M. H.; SOARES, V. P.; ANDRADE, R. G..
O objetivo deste trabalho foi testar o classificador ?árvore de decisão?, em dados provenientes de sensores orbitais, para identificar área plantada com cana-de-açúcar, em diferentes épocas de plantio na Fazenda Boa Fé, localizada no Triângulo Mineiro, mais especificamente no município de Conquista, Minas Gerais. Acoplaram-se técnicas de Sensoriamento Remoto (SR) em um módulo de Sistema de Informação Geográfica (SIG), permitindo uma análise temporal do uso e ocupação do solo, especialmente com vistas a identificar e a monitorar as áreas agrícolas. Com base no cálculo do viés médio (VM), o presente estudo mostrou que, em áreas de cana-de-açúcar, onde a irrigação é frequente e ocorrem chuvas significativas que antecedem a passagem do satélite Landsat-5, os...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Árvore de decisão; Sensoriamento remoto; Sistema de Informação Geográfica; Cana-de-açúcar.
Ano: 2012 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/929885
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Classificação espectral de área plantada de café para o município de Araguari, MG por meio da árvore de decisão. Repositório Alice
DELGADO, R. C.; SEDIYAMA, G. C.; LIMA, E. de P.; ALMEIDA, T. S.; ANDRADE, R. G.; LOPES, V. D.; ROSA, M. da; OLIVEIRA, E. C. de; GONÇALVES, P. H. L..
O levantamento das áreas plantadas é uma informação fundamental no planejamento agrícola e no planejamento do território como um todo, seja na questão econômica, agrária, ambiental, ou social. A extensão da área agrícola, além de ser uma componente no cálculo da produção agrícola do território, é uma variável no cálculo de tributos, por exemplo. A amostragem tem sido a maneira mais utilizada pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) e CONAB (Companhia Brasileira de Abastecimento) para a estimativa nacional de área agrícola, sendo a forma não-probabilística a mais utilizada. De acordo com Chuvieco (1996), a identificação de culturas agrícolas nas imagens de sensoriamento remoto permite quantificar a área e fornecer estimativas precisas da...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Árvore de decisão; Sensoriamento remoto.
Ano: 2010 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/876708
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Classification of soil respiration in areas of sugarcane renewal using decision tree. Repositório Alice
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..
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...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados; Emissão de gás carbônico no solo; Seleção de variável; Temperatura no solo; Matéria orgânica no solo; Árvore de decisão; Data mining; Variable selection; Decision tree; Respiração do Solo; Carbon dioxide; Soil temperature; Soil organic matter.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1105884
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Comparação do uso de modelos digitais de elevação em mapeamento digital de solos em Dois Irmãos, RS, Brasil Rev. Bras. Ciênc. Solo
Teske,Rodrigo; Giasson,Elvio; Bagatini,Tatiane.
Os modelos digitais de elevação (MDEs) são fontes fundamentais para correlacionar a ocorrência e distribuição de solos com a paisagem pelo mapeamento digital de solos (MDS). A influência dos tipos e das resoluções dos MDEs na capacidade de predição dos modelos preditores de classes de solo ainda é pouco estudada. Neste estudo, foram avaliados e comparados os efeitos de diferentes MDEs na predição de ocorrência de unidades de mapeamento de solo (UM). Foram correlacionados 12 atributos do terreno derivados de diferentes MDEs com a ocorrência de UM. Os MDEs utilizados foram os oriundos dos projetos SRTM v4.1, ASTER GDEM v2, TOPODATA e Brasil em Relevo, e os MDEs gerados a partir de curvas de nível na escala de 1:50.000, com resoluções de 30 e 90 m. Os modelos...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Atributos do terreno; Resolução espacial; Tamanho de pixel; Árvore de decisão.
Ano: 2014 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832014000500002
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Desafios técnicos e barreiras sociais,econômicas e regulatórias na fitorremediação de solos contaminados Rev. Bras. Ciênc. Solo
Marques,Marcia; Aguiar,Christiane Rosas Chafim; Silva,Jonatas José Luiz Soares da.
A fitorremediação - uso de plantas e comunidades microbianas associadas à rizosfera para degradar, isolar ou imobilizar contaminantes do solo e água - é uma técnica de custo relativamente baixo, vantagens estéticas e que não gera impactos adicionais. A maioria dos estudos com plantas na recuperação de áreas contaminadas tem sido desenvolvida em países de clima temperado, onde o potencial da fitorremediação é limitado por fatores climáticos. No Brasil, o conhecimento acerca do potencial fitorremediador das várias espécies de plantas e comunidades microbianas em solos tropicais é ainda muito escasso, o que, associado à falta de instrumentos de aferição e de apoio à decisão, dificulta a recomendação por parte das agências ambientais e empresas. A presente...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Árvore de decisão; Bioaumento; Biorremediação; Contaminantes orgânicos; Metais tóxicos.
Ano: 2011 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832011000100001
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DiagData: uma arquitetura para geração de sistemas inteligentes para predição de doenças de plantas. Repositório Alice
RICCIOTTI, R. F.; MASSRUHÁ, S. M. F. S..
Este trabalho descreve a arquitetura de um sistema desenvolvido para utilizar a grande quantidade de dados e informações geradas pela Embrapa na área de manejo e controle de doenças de plantas, por meio de seus experimentos e publicações. No contexto deste trabalho, técnicas de mineração de dados foram utilizadas de modo que o conhecimento extraído destes dados possa ser utilizado para antever a ocorrência de uma doença e evitar a sua disseminação.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados; Modelagem fuzzy; DiagData; Árvore de decisão; Lógica fuzzy; Doença de planta; Databases; Fuzzy logic.
Ano: 2010 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/868629
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Mapeamento digital de solos com base na extrapolação de mapas entre áreas fisiograficamente semelhantes PAB
Höfig,Pedro; Giasson,Elvio; Vendrame,Pedro Rodolfo Siqueira.
O objetivo deste trabalho foi testar metodologias de mapeamento digital de solos (MDS) e avaliar a possibilidade de extrapolação de mapas entre áreas fisiograficamente semelhantes. A área de referência para o treinamento do modelo localizou-se no Município de Sentinela do Sul, RS, e a extrapolação foi feita para o Município Cerro Grande do Sul, RS. Desenvolveram-se pelo MDS modelos com o uso de variáveis ambientais, como preditoras, e as classes de solos - obtidas de um levantamento convencional na escala 1:50.000 - como variáveis dependentes. Testou-se o uso combinado de dois modelos de árvore de decisão (AD), treinados em duas paisagens com diferentes classes de drenagem. Para Sentinela do Sul, a concordância dos mapas preditos com os produzidos pelo...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Árvore de decisão; Classe de drenagem; Levantamento de solo; Topodata..
Ano: 2014 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2014001200958
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Metodologia para processamento de imagens digitais do sistema radicular de milho e sorgo utilizando a plataforma Digital Imaging of Root Traits (DIRT). Infoteca-e
SANTOS, T. T.; SOUSA, S. M. de; CAMPOLINO, M. L.; LANA, U. G. de P.; COELHO, A. M..
Neste trabalho, apresentamos uma nova metodologia para segmentação e identificação de itens em imagens, baseada em aprendizado de máquina, que é mais robusta que a metodologia de pré-processamento de imagens originalmente proposta para o DIRT.
Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (INFOTECA-E) Palavras-chave: Metodologia; Processamento de imagem digital; Digital Imaging of Root Traits; Raiz de planta; Aprendizado de máquina; Shovelomics; Árvore de decisão; Image processing; Machine learning; Decision tree; Fósforo; Digital images; Phosphorus; Roots.
Ano: 2019 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1117049
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Mineração de dados aplicada à modelagem da incidência da Anemia Infecciosa Equina (AIE), no Pantanal sul-matogrossense. Repositório Alice
LIMA, H. P. de; ABREU, U. G. P. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MASSRUHÁ, S. M. F. S..
Resumo.A Embrapa Pantanal conduziu um programa de controle da AIE, que envolveu 28 fazendas formando um conjunto de dados de 3.285 equídeos. Objetivou-se neste trabalho, modelar o problema da AIE utilizando a técnica de indução de árvores de decisão. Foi realizada uma etapa de pré-processamento dos dados do experimento e três modelos de árvore de decisão foram induzidos, considerando níveis de poda diferentes. A acurácia geral dos modelos girou em torno de 85%, enquanto a precisão para a classe alvo foi de 80%. A quantidade de exames foi o atributo que mais se destacou, revelando uma relação direta com o correto acompanhamento do programa.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados; Árvore de decisão; Anemia infecciosa equina; Data mining; Decision tree.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/971803
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Mineração de dados para classificação das fases fenológicas da cultura da cana-de-açúcar utilizando dados do sensor modis e de precipitação. Repositório Alice
ANTUNES, J. F. G.; OLIVEIRA, S. R. de M.; RODRIGUES, L. H. A..
RESUMO: Os dados do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) fornecem coberturas de áreas com grande extensão e alta periodicidade, características fundamentais que possibilitam o monitoramento de culturas agrícolas estratégicas para o Brasil, como a da cana-de-açúcar. A mineração de dados é uma abordagem promissora para melhorar a análise de dados de sensoriamento remoto. O objetivo deste trabalho foi aplicar técnicas de mineração de dados para classificação das fases fenológicas da cana-de-açúcar no Estado de São Paulo, utilizando dados MODIS e, também, de precipitação que auxiliam na caracterização do ciclo de desenvolvimento da cultura. As abordagens de seleção de atributos mostraram que todos os atributos do conjunto de dados foram...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Seleção de atributos; Árvore de decisão; Descoberta do conhecimento; Mineração de dados; Recuperação da informação; Remote sensing; Information retrieval.
Ano: 2011 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/903826
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Modelos em árvore de decisão para alerta da ferrugem do cafeeiro. Repositório Alice
MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A..
O objetivo deste trabalho foi desenvolver modelos em árvore de decisão para alerta da ferrugem do cafeeiro. Dados de oito anos de incidência mensal da doença no campo foram transformados em valores binários, considerando o limite de 5 pontos percentuais na taxa de infecção. Dois modelos foram gerados a partir de dados meteorológicos e do espaçamento entre plantas,, sendo um para lavouras com alta carga pendente de frutos e outro para lavouras com baixa carga pendente. O alerta é indicado quando a taxa de infecção, prevista para o prazo de um mês, atingir ou ultrapassar 5 pontos percentuais. A acurácia do modelo para lavouras com alta carga pendente foi de 81%, calculada por validação cruzada. Este modelo apresentou bons resultados também para outras...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Modelos; Predição de doenças de plantas; Mineração de dados; Árvore de decisão; Cafeeiro; Plantas; Data mining; Decision tree; Agricultura; Café; Coffea Arábica; Ferrugem; Hemileia Vastatrix.
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/82887
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Potencial de técnicas de mineração de dados para modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro. Repositório Alice
DI GIROLAMO NETO, C.; RODRIGUES, L. H. A.; THAMADA, T. T.; MEIRA, C. A. A..
Resumo. Este trabalho procurou avaliar o potencial de técnicas de mineração de dados no desenvolvimento de modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro. Foram avaliadas quatro técnicas: Redes Neurais Artificiais, Árvores de Decisão, Support Vector Machines e Random Forest. A avaliação dos modelos gerados mostrou que as duas últimas técnicas geram modelos com maior taxa de acerto e melhores medidas de sensitividade e especificidade. As Redes Neurais Artificiais geraram modelos com alto valor de sensitividade, enquanto que as Árvores de Decisão obtiveram desempenho inferior quando comparadas às demais técnicas. O balanceamento de classes se mostrou um procedimento fundamental na melhora da taxa de acerto dos modelos.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados; Modelos de alerta; Ferrugem do cafeeiro; Redes neurais; Árvore de decisão; Data mining; Decision tree; Random forest; Support vector machines; Coffee rust; Neural networks.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/971782
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Processo de descoberta de conhecimento em bases de dados aplicado a sistema de alerta da ferrugem do cafeeiro: preparação de dados e modelagem. Repositório Alice
AMARAL, J. B. do; MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A..
A duração do período de molhamento foliar na planta é uma variável importante em sistemas de alerta, pois o risco de epidemias de muitas doenças foliares está relacionado com a duração dos períodos em que a água livre encontra-se na superfície da folha. Finalizada a fase de entendimento dos dados, foi realizada a fase de preparação destes onde foi obtido um conjunto de dados para estimativa de molhamento foliar o qual foi explorado com a ferramenta SAS® (Statistical Analysis System) Enterprise Miner TM para analisar sua importância com relação ao alerta da ferrugem do cafeeiro. Foi estudada a relação entre as variáveis com os nós de exploração e utilizada a árvore de decisão para descobrir informações úteis que ajude no entendimento do modelo de sistemas...
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Exploração dos dados; Árvore de decisão; Ferrugem do cafeeiro; Sistemas de alerta; Molhamento foliar; Sistema de previsão de doença de plantas; Café.
Ano: 2007 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/31388
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Proposta conceitual de estudo para a integração e gerenciamento do uso de marcadores bioquímicos de contaminação ambiental. Repositório Alice
CASTRO, V. L. S. S. de; JONSSON, C. M..
Resumo: A agricultura sustentável prioriza o uso racional da terra e da biota. Para tanto, é necessária a compreensão da interação entre os insumos agrícolas e os ecossistemas. Porém, há carência de métodos de fácil acesso para a verificação de contaminação ambiental por muitos desses produtos, como os agrotóxicos e de suas misturas. A aplicação de métodos alternativos no monitoramento de áreas degradadas pode gerar vantagens econômicas quando comparados à implementação de protocolos de análise que utilizam métodos de alto custo que demandam maior tempo de análise. Uma vez que a saúde ambiental pode ser avaliada por meio de estudos com indicadores biológicos, a abordagem aqui apresentada objetiva discutir alguns aspectos a respeito do monitoramento de...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Monitoramento ambiental; Árvore de decisão; Enzimas; Indicadore biológico; Biomarcador; Agrotóxico; Impacto ambiental; Poluição ambiental; Pesticides; Environmental monitoring; Biomarkers; Enzymes.
Ano: 2012 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/930565
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Regras para classificação de ocorrências de ferrugem asiática da soja com base em variáveis meteorológicas. Repositório Alice
MEGETO, G. A. S.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A..
Resumo. A ferrugem asiática é uma das doenças mais importantes e agressivas da soja, especialmente no Brasil. O uso de modelos matemáticos e computacionais podem auxiliar a tomada de decisão do produtor sobre a necessidade e o momento de uma ação de prevenção à doença. Modelos em árvore de decisão baseados em temperatura e precipitação foram desenvolvidos e extraídas regras que permitiram identificar os principais fatores que influenciaram a ocorrência da ferrugem em lavouras comerciais. O modelo final se mostrou interpretável e coerente com a literatura existente.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Ferrugem asiática da soja; Modelos; Árvore de decisão; Decision tree; Models.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/971809
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Técnicas de mineração de dados para identificação de áreas com cana- açúcar em imagens landsat 5. Repositório Alice
NONATO, R. T .; OLIVEIRA, S. R. de M..
Resumo: Neste trabalho, verificou-se a aderência de técnicas de mineração de dados voltadas para problemas de classificação de dados na identificação automatizada de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em imagens do satélite Landsat 5/TM . Para essa verificação, foram estudadas imagens de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em três fases fenológicas diferentes. Os pixels foram convertidos em valores de refletância de superfície, nas vizinhanças das cidades de Araras, São Carlos e Araraquara , no Estado de São Paulo. Foram gerados cinco modelos de árvores de decisão binária, induzidos pelo algoritmo C4.5, em que todos roduziram taxas de acerto superiores a 90%. A introdução de atributos de textura trouxe ganhos significativos na acurácia do modelo de...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Mapeamento agrícola; Classificação de imagens; Árvore de decisão; Sensoriamento remoto; Remote sensing.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/978823
Registros recuperados: 23
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