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Active learning e sua aplicação no monitoramento da cana-de-açúcar utilizando o algoritmo SVM. Repositório Alice
SILVA, J. P. da; ZULLO JÚNIOR, J.; ROMANI, L. A. S..
A cana-de-açúcar é um dos pilares do agronegócio brasileiro e, por apresentar intensa dinâmica expansionista, demanda metodologias que subsidiem a criação de estratégias políticas e econômicas que promovam a sustentabilidade da produção. Este artigo propõe uma nova abordagem de monitoramento de áreas canavieiras baseada na classificação de séries temporais de imagens de satélite associada à técnica de Active Learning. A interação do usuário especialista no aprendizado do algoritmo de classificação através desta técnica utilizando parâmetros sazonais das séries temporais gerou um conjunto de treino otimizado que promoveu a redução do custo operacional de monitoramento da ocupação da cana-de-açúcar. A correlação de cerca de 90% observada entre as análises...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados; Análise sazonal; Classificação de imagens; Séries temporais; Algoritmo Support Vector Machine; Índice de Vegetação da Diferença Normalizada; Data mining; Seasonal analysis; Cana de açúcar; Sugarcane; Time series analysis; Vegetation index.
Ano: 2017 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1083299
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Análise sazonal da composição química do óleo essencial de salva-de-marajó (Lippia origanoides Kunth). Repositório Alice
OLIVEIRA, D. R. de; MACHADO, P. M. de O.; LEITÃO, G. G.; CHAVES, F. C. M.; BIZZO, H. R.; LEITÃO, S. G..
2011
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Análise sazonal; Óleo essencial; Lippia origanoides Kunth; Carvacrol.
Ano: 2011 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/918191
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