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Acompanhamento de safras de cana-de-açúcar por meio de técnicas de agrupamento em séries temporais de NDVI. Repositório Alice
ROMANI, L. A. S.; GONÇALVES, R. R. do V.; AMARAL, B. F. do; ZULLO JUNIOR, J.; TRAINA JUNIOR, C.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M..
Este artigo propõe o uso da técnica de agrupamento de dados (clustering) para auxiliar no acompanhamento de safras de cana-de-açúcar a partir de séries temporais de NDVI obtidas do satélite AVHRR/NOAA para o estado de São Paulo, Brasil. Os experimentos realizados em uma região do estado que concentra áreas com produção alta de cana mostraram que é possível acompanhar a evolução da cultura ao longo da safra identificando regiões com padrões semelhantes. Além disso, pode-se obter uma classificação mensal dos valores de NDVI por região, o que pode servir de subsídio para pesquisas futuras. O restante desse artigo descreve a Metodologia do Trabalho na Seção 2, discute os Resultados na Seção 3 e apresenta as Conclusões na Seção 4.
Tipo: Anais e Proceedings de eventos Palavras-chave: Mineração de dados; Agrupamento de dados; Clusterização; Data mining.; Agricultura; Sensoriamento Remoto.; Remote sensing; Agriculture; Cluster analysis..
Ano: 2011 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/895465
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Análise de agrupamento de dados de expressão gênica na Rede Genômica Animal. Infoteca-e
HIGA, R. H.; GIACHETTO, P. F.; YAMAGISHI, M. E. B.; IBELLI, A. M. G.; REGITANO, L. C. de A.; CARDOSO, F. F..
O objetivo deste trabalho é apresentar a análise de agrupamento de dados de expressão gênica, conforme realizada no escopo da ?Rede Genômica Animal?. Na seção 2, são apresentados conceitos básicos sobre análises de agrupamento. Em particular, os algoritmos de agrupamento utilizados nessas análises compreendem aqueles mais conhecidos, como k-means, SOM e agrupamento hierárquico. A plataforma de análise escolhida para realização das análises de agrupamento na ?Rede Genômica Animal? é o ambiente de análise estatística R (R DEVELOPMENT CORE TEAM, 2010) e o projeto Bioconductor (GENTLEMAN et al., 2004). Assim, na seção 3 é apresentado um exemplo completo de análise de agrupamento e seu respectivo script R.
Tipo: Comunicado Técnico (INFOTECA-E) Palavras-chave: Agrupamento de dados; Expressão gênica; Rede Genômica Animal; Análise de componentes principais - PCA.; Análise Estatística.; Gene expression; Algorithms; Statistical analysis; Principal component analysis.
Ano: 2010 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/883623
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Análise de agrupamento de dados de expressão gênica na Rede Genômica Animal. Infoteca-e
HIGA, R. H.; GIACHETTO, P. F.; YAMAGISHI, M. E. B.; IBELLI, A. M. G.; REGITANO, L. C. de A.; CARDOSO, F. F..
O objetivo deste trabalho é apresentar a análise de agrupamento de dados de expressão gênica, conforme realizada no escopo da ?Rede Genômica Animal?. Na seção 2, são apresentados conceitos básicos sobre análises de agrupamento. Em particular, os algoritmos de agrupamento utilizados nessas análises compreendem aqueles mais conhecidos, como k-means, SOM e agrupamento hierárquico. A plataforma de análise escolhida para realização das análises de agrupamento na ?Rede Genômica Animal? é o ambiente de análise estatística R (R DEVELOPMENT CORE TEAM, 2010) e o projeto Bioconductor (GENTLEMAN et al., 2004). Assim, na seção 3 é apresentado um exemplo completo de análise de agrupamento e seu respectivo script R.
Tipo: Comunicado Técnico (INFOTECA-E) Palavras-chave: Agrupamento de dados; Expressão gênica; Rede Genômica Animal; Análise de componentes principais - PCA.; Análise Estatística..
Ano: 2010 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/885652
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Delineamento de zonas de manejo em cana-de-açúcar a partir de atributos do solo e da cultura e imagens georreferenciadas. Repositório Alice
SPERANZA, E. A.; GREGO, C. R.; JORGE, L. A. de C.; RODRIGUES, C. A. G.; LUCHIARI JUNIOR, A.; RONQUIM, C. C.; SANCHES, G. M..
Resumo: Os mapas de zonas de manejo, obtidos a partir de diferentes atributos do solo e da cultura, podem ser utilizados em diferentes atividades realizadas no contexto da agricultura de precisão, tais como aplicação de fertilizantes e corretivos, irrigação e plantio. Este trabalho descreveu o delineamento de zonas de manejo para uma área experimental de cana-de-açúcar, a partir da utilização de dados de atributos do solo e da cultura obtidos por sensoriamento proximal e suborbital em conjunto com algoritmos de agrupamento de dados. Os resultados obtidos mostraram que zonas de manejo delineadas a partir desses atributos são capazes de auxiliar o produtor no tratamento de áreas espacialmente diferenciadas com relação à produtividade.
Tipo: Anais e Proceedings de eventos Palavras-chave: Aeronave remotamente pilotada; Sensoriamento proximal; Agrupamento de dados; Produtividade da cultura; Drone; Condutividade elétrica aparente; Índice NDVI; Índice NDRE; Red-Edge NDVI; Agricultura de Precisão; Cana de Açúcar; Precision agriculture; Sugarcane; Normalized difference vegetation index.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1118073
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Delineamento de zonas de manejo em cana-de-açúcar a partir de atributos do solo e da cultura e imagens georreferenciadas. Repositório Alice
SPERANZA, E. A.; GREGO, C. R.; JORGE, L. A. de C.; RODRIGUES, C. A. G.; LUCHIARI JUNIOR, A.; RONQUIM, C. C.; SANCHES, G. M..
Tipo: Anais e Proceedings de eventos Palavras-chave: Aeronave remotamente pilotada; Sensoriamento proximal; Agrupamento de dados; Produtividade da cultura; Agricultura de Precisão.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1114589
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Improving multivariate data streams clustering. Repositório Alice
BONES, C. C.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M. de.
Clustering data streams is an important task in data mining research. Recently, some algorithms have been proposed to cluster data streams as a whole, but just few of them deal with multivariate data streams. Even so, these algorithms merely aggregate the attributes without touching upon the correlation among them. In order to overcome this issue, we propose a new framework to cluster multivariate data streams based on their evolving behavior over time, exploring the correlations among their attributes by computing the fractal dimension. Experimental results with climate data streams show that the clusters' quality and compactness can be improved compared to the competing method, leading to the thoughtfulness that attributes correlations cannot be put...
Tipo: Anais e Proceedings de eventos Palavras-chave: Mineração de dados; Dimensão fractal; Clusterização de dados; Agrupamento de dados; Data mining; Data streams; Cluster analysis; Fractal dimensions.
Ano: 2016 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1050917
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