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Árvores de decisão induzidas pelo weka para alerta da ferrugem do cafeeiro em lavouras com alta carga pendente. Repositório Alice
MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A..
O objetivo deste trabalho foi desenvolver árvores de decisão com o software livre Weka para alerta da ferrugem do cafeeiro em lavouras com alta carga pendente de frutos e comparar esses modelos com as árvores de decisão induzidas por um software proprietário. Dados de incidência mensal da doença no campo coletados durante oito anos foram transformados em valores binários considerando limites de 5 e 10 pontos percentuais (p.p.) na taxa de infecção. Foi gerado um modelo para cada taxa de infecção binária, a partir de dados meteorológicos e do espaçamento entre plantas. O alerta é indicado quando a taxa de infecção, prevista para o prazo de um mês, atingir ou ultrapassar o respectivo limite. As árvores de decisão induzidas pelo Weka tiveram desempenho...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Doença de plantas; Previsão da ferrugem do cafeeiro; Modelos de alerta; Mineração de dados; Árvores de decisão; Software livre Weka; Modelagem; Tecnologia da informação (TI); Coffea arabica; Hemileia vastatrix; Data mining.
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/512946
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Avaliação da eficiência de algoritmos de aprendizado de máquina para classificação automática de solos. Repositório Alice
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)....
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) 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
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C4.5: um recurso para geração de árvores de decisão. Infoteca-e
BERNARDES, R. M..
O Sistema de Indução C4.5. Requerimentos-chave para a utilização do software. Um exemplo ilustrativo. Algumas dicas de uso.
Tipo: Séries anteriores (INFOTECA-E) Palavras-chave: Árvores de decisão; Mineração de dados; Data mining; KDD; Knowledge Discovery in Databases; Sistema de indução C4; 5.
Ano: 2001 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/8304
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Expansão de mapas pedológicos para áreas fisiograficamente semelhantes por meio de mapeamento digital de solos PAB
Bagatini,Tatiane; Giasson,Elvio; Teske,Rodrigo.
Resumo O objetivo deste trabalho foi realizar a expansão de mapas pedológicos pela extrapolação de mapas preexistentes para áreas fisiograficamente semelhantes. Foram utilizados mapas de solos, em escala 1:50.000, das bacias hidrográficas dos rios Santo Cristo e Arroio Portão, no Rio Grande do Sul, e a extrapolação foi feita com uso do algoritmo de árvores de decisão "simple cart", treinado nas áreas previamente mapeadas. As bacias foram divididas em duas partes, uma para o treinamento e outra para a validação do modelo. A partir do modelo digital de elevação Aster-GDEM, foram gerados sete mapas de variáveis preditoras dos solos na paisagem. A amostragem de dados foi aleatória, com densidade de três pontos por hectare. O treinamento dos modelos foi...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Acurácia geral; Árvores de decisão; Mineração de dados; Pedometria; Simple cart; Sistema de informação geográfica.
Ano: 2016 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2016000901317
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Fluxus: classificação e espacialização de sistemas de produção de grãos no Brasil com o uso de sensoriamento remoto. Infoteca-e
VICTORIA, D. de C..
Dentre os resultados esperados, destaca-se o desenvolvimento de métodos para a identificação e mapeamento dos sistemas de produção de grãos nos biomas brasileiros a parti r de suas características espectro-temporais, um banco de dados geoespacial com dados de produção agrícola nacional, que terá interface via WebGIS, além de mapas de zoneamento agrícola do país, que servirão de base para a avaliação regional das emissões de gases de efeito estufa oriundas das atividades agrícolas
Tipo: Fôlder / Folheto / Cartilha (INFOTECA-E) Palavras-chave: Organização da informação espacial; Produção de grãos; Mineração de dados; Mapas auto-organizáveis; Árvores de decisão.
Ano: 2012 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1014472
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Mineração de dados para inferência de relações solo-paisagem em mapeamentos digitais de solo PAB
Crivelenti,Rafael Castro; Coelho,Ricardo Marques; Adami,Samuel Fernando; Oliveira,Stanley Robson de Medeiros.
O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para mapeamento digital de solos na escala 1:100.000 com a aplicação de técnicas de mineração de dados a descritores de relevo e a dados de mapas geológico e pedológico preexistentes. Foi criada uma base de dados digitais a partir de cartas topográficas e temáticas, que permitiu elaboração do modelo digital de elevação (MDE) da folha Dois Córregos, SP (escala 1:50.000). A partir do MDE, foram calculados os parâmetros geomorfométricos declividade, curvaturas em planta e perfil, área de contribuição e distância diagonal de drenagem. A matriz que associou esses dados georreferenciados foi analisada por meio de árvores de decisão, no ambiente de aprendizado de máquina Weka, o que gerou um modelo de...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Árvores de decisão; Levantamento pedológico; Parâmetros geomorfométricos; Sistemas de informação geográfica.
Ano: 2009 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2009001200021
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Mineração de dados para inferência de relações solo-paisagem em mapeamentos digitais de solo. Repositório Alice
CRIVELENTI, R. C.; COELHO, R. M.; ADAMI, S. F.; OLIVEIRA, S. R. de M..
O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para mapeamento digital de solos na escala 1:100.000 com a aplicação de técnicas de mineração de dados a descritores de relevo e a dados de mapas geológico e pedológico preexistentes. Foi criada uma base de dados digitais a partir de cartas topográficas e temáticas, que permitiu elaboração do modelo digital de elevação (MDE) da folha Dois Córregos, SP (escala 1:50.000). A partir do MDE, foram calculados os parâmetros geomorfométricos declividade, curvaturas em planta e perfil, área de contribuição e distância diagonal de drenagem. A matriz que associou esses dados georreferenciados foi analisada por meio de árvores de decisão, no ambiente de aprendizado de máquina Weka, o que gerou um modelo de...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados; Árvores de decisão; Levantamento pedológico; Parâmetros geomorfométricos; Sistemas de informação geográfica; Mapeamento de solo; Data mining; Decision trees; Soil survey; Geomorphometric parameters; Geographic information system.
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/660904
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Mineração de dados para inferência de relações solo-paisagem em mapeamentos digitais de solo. Repositório Alice
CRIVELENTI, R. C.; COELHO, R. M.; ADAMI, S. F.; OLIVEIRA, S. R. de M..
Resumo - O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para mapeamento digital de solos na escala 1:100.000 com a aplicação de técnicas de mineração de dados a descritores de relevo e a dados de mapas geológico e pedológico preexistentes. Foi criada uma base de dados digitais a partir de cartas topográficas e temáticas, que permitiu elaboração do modelo digital de elevação (MDE) da folha Dois Córregos, SP (escala 1:50.000). A partir do MDE, foram calculados os parâmetros geomorfométricos declividade, curvaturas em planta e perfil, área de contribuição e distância diagonal de drenagem. A matriz que associou esses dados georreferenciados foi analisada por meio de árvores de decisão, no ambiente de aprendizado de máquina Weka, o que gerou um...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Árvores de decisão; Levantamento pedológico; Parâmetros geomorfométricos; Sistemas de informação geográfica.
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/662611
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Modelos de alerta para o controle da ferrugem-do-cafeeiro em lavouras com alta carga pendente PAB
Meira,Carlos Alberto Alves; Rodrigues,Luiz Henrique Antunes; Moraes,Sérgio Almeida de.
O objetivo deste trabalho foi desenvolver árvores de decisão como modelos de alerta da ferrugem-do-cafeeiro em lavouras de café (Coffea arabica L.) com alta carga pendente de frutos. Dados de incidência mensal da doença no campo coletados durante oito anos foram transformados em valores binários considerando limites de 5 e 10 pontos percentuais na taxa de infecção. Foi gerado um modelo para cada taxa de infecção binária a partir de dados meteorológicos e do espaçamento entre plantas. O alerta é indicado quando a taxa de infecção, prevista para o prazo de um mês, atingir ou ultrapassar o respectivo limite. A acurácia do modelo para o limite de 5 pontos percentuais foi de 81%, por validação cruzada, chegando até 89% segundo estimativa otimista. Esse modelo...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Coffea arabica; Hemileia vastatrix; Árvores de decisão; Doença de plantas; Previsão.
Ano: 2009 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2009000300003
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Modelos de alerta para o controle da ferrugem-do-cafeeiro em lavouras com alta carga pendente. Repositório Alice
MEIRA, C.A.A.; RODRIGUES, L.H.A.; MORAES, S.A. de..
O objetivo deste trabalho foi desenvolver árvores de decisão como modelos de alerta da ferrugem-do-cafeeiro em lavouras de café (Coffea arabica L.) com alta carga pendente de frutos. Dados de incidência mensal da doença no campo coletados durante oito anos foram transformados em valores binários considerando limites de 5 e 10 pontos percentuais na taxa de infecção. Foi gerado um modelo para cada taxa de infecção binária a partir de dados meteorológicos e do espaçamento entre plantas. O alerta é indicado quando a taxa de infecção, prevista para o prazo de um mês, atingir ou ultrapassar o respectivo limite. A acurácia do modelo para o limite de 5 pontos percentuais foi de 81%, por validação cruzada, chegando até 89% segundo estimativa otimista. Esse modelo...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Coffea arabica; Hemileia vastatrix; Árvores de decisão; Doença de plantas; Previsão; Decision trees; Plant disease; Prediction.
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/125765
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Modelos de predição da ferrugem do cafeeiro (Hemileia vastatrix Berkeley & Broome) por técnicas de mineração de dados. Repositório Alice
DI GIROLAMO NETO, C.; RODRIGUES, L. H. A.; MEIRA, C. A. A..
RESUMO: A ferrugem é a principal doença do cafeeiro, podendo gerar perdas significativas na produção, caso medidas de controle não sejam adotadas. Modelos de alerta de doenças agrícolas são capazes de gerar informações para aplicações de defensivos somente quando necessário, reduzindo gastos por parte do produtor e impactos ambientais. Objetivou-se, neste trabalho, desenvolver, comparar e selecionar modelos de alerta baseados em técnicas de mineração de dados para a predição da ferrugem do cafeeiro, em anos de alta e baixa carga pendente de frutos. Foram utilizados dados obtidos em lavouras de café em produção, ao longo de 13 anos (1998-2011). Vinte e três atributos foram considerados como variáveis independentes (preditoras) e, como variável dependente, a...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Ferrugem do cafeeiro; Alerta de doenças; Florestas aleatórias; Máquinas de vetores suporte; Redes neurais artificiais; Árvores de decisão; Decision tree; Neural networks.
Ano: 2014 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/991078
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PRODUÇÃO DE UM MAPA PEDOLÓGICO ASSOCIANDO TÉCNICAS COMUNS AOS MAPEAMENTOS DIGITAIS DE SOLOS COM DELINEAMENTO MANUAL DE UNIDADES DE MAPEAMENTO Rev. Bras. Ciênc. Solo
Teske,Rodrigo; Giasson,Elvio; Bagatini,Tatiane.
A produção de mapas pedológicos por meio de técnicas do mapeamento digital de solos (MDS) pode ser dificultada pela falta de mapas pedológicos tradicionais de referência. Nessas situações, o conhecimento tácito do mapeador pode ser usado para o delineamento manual das unidades de mapeamento (UMs) a partir de geração de um mapa de ocorrência de tipos de solos preditos pelo MDS. Os objetivos deste estudo foram avaliar e comparar mapas de solos gerados por dois métodos, um denominado “MDS direto”, em que foi gerado um mapa preditor de UMs com base no modelo estabelecido com informações provenientes de um mapa pedológico convencional de referência preexistente, e outro em que o modelo preditor foi estabelecido a partir do exame de atributos morfológicos de 193...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Mapas de solos; Levantamentos pedológicos; Tipos de solo; Árvores de decisão; Perfis de solo.
Ano: 2015 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832015000400950
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