Sabiia Seb
PortuguêsEspañolEnglish
Embrapa
        Busca avançada

Botão Atualizar


Botão Atualizar

Ordenar por: RelevânciaAutorTítuloAnoImprime registros no formato resumido
Registros recuperados: 8
Primeira ... 1 ... Última
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
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
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Alterações do uso da terra em municípios com expansão de área plantada com cana-de-açúcar. Repositório Alice
LORENSINI, C. L.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; SILVA, G. B. S. da; VICENTE, L. E.; VICTORIA, D. de C..
O momento atual é de grande expansão da área de plantio de cana-de-açúcar em razão do aumento de mercado para o álcool, da expectativa futura de que o álcool, na matriz energética, substitua, em parte, o petróleo, e do mercado estável da produção de açúcar. Este trabalho teve como objetivo avaliar as mudanças que aconteceram nos últimos 20 anos em dois municípios no interior do Estado de São Paulo, Flora Rica e Iacri, onde foi observada grande expansão da área plantada com cana-de-açúcar. O trabalho foi realizado em três etapas: segmentação de imagens a fim de delimitar objetos homogêneos, identificação dos objetos com plantio de cana-de-açúcar no ano de 2011 e identificação da classe de uso da terra nos locais com plantio da cana-de-açúcar em anos...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Expansão agrícola; Classificação de imagens; Pastagem; Álcool.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/971495
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Análise da ocupação do solo na Amazônia Oriental através de processo classificatório de imagens por "fuzzy logic". Repositório Alice
VENTURIERI, A.; SANTOS, J. R. dos; MACHADO, R. J..
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Solo; Desmatamento; Floresta; Classificação de imagens; Amazônia.
Ano: 1995 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1073155
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Comparativo entre os classificadores RF e MAXVER, para classificação de uso e cobertura da terra, em diferentes densidades temporais. Repositório Alice
CAON, I. L.; BECKER, W. R.; GANASCINI, D.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. de S.; PRUDENTE, V. H. R.; OLDONI, L. V.; ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E..
RESUMO. O uso combinado de sensores com melhor resolução temporal com sensores de melhor resolução espacial, têm permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre. Desse modo destacam-se os algoritmos de predição, que são capazes de unir a melhor resolução espacial de um sensor a melhor resolução temporal de outro. Além das resoluções das imagens, o uso de algoritmos de classificação eficientes é decisivo para se obter elevada acurácia nos mapeamentos. Assim, o objetivo desse trabalho foi comparar os classificadores Random Forest e Máxima Verossimilhança, com diferentes modos de entrada de dados, a fim de definir qual o melhor classificador. Os resultados apontaram que o algoritmo Random Forest apresentou as maiores métricas de acurácia.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Fusão de imagens; STARFM; Classificação de imagens; Cobertura da terra; Algoritmo Random Forest; Image fusion; Image classification; Uso da Terra; Land use; Land cover.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1108719
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Estimativa de áreas com culturas de verão no Paraná, por meio de imagens multitemporais EVI/Modis PAB
Johann,Jerry Adriani; Rocha,Jansle Vieira; Duft,Daniel Garbellini; Lamparelli,Rubens Augusto Camargo.
O objetivo deste trabalho foi estimar e mapear as áreas com as culturas de soja e milho, no Paraná, com uso de imagens multitemporais EVI/Modis. Foram avaliados os anos‑safra de 2004/2005 a 2007/2008. Em razão da alta dinâmica temporal e da heterogeneidade de datas de semeadura das culturas no estado, foram utilizadas cenas que contemplavam as fases de pré‑plantio e de desenvolvimento inicial das culturas, para gerar a imagem de mínimo EVI (IMIE), e cenas que consideravam o pico vegetativo das culturas, para gerar a imagem de máximo EVI (IMAE). Estas imagens foram utilizadas para gerar a composição colorida RGB (R, IMAE; GB, IMIE), o que permitiu a confecção de máscara das áreas com soja e milho. As estimativas das áreas de máscara por município foram...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Classificação de imagens; Distribuição espacial de culturas; Índice de vegetação; Mapeamento; Previsão de safras; Sensoriamento remoto.
Ano: 2012 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2012000900015
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Imagens mono e multitemporais Modis para estimativa da área com soja no estado de Mato Grosso PAB
Bernardes,Tiago; Adami,Marcos; Formaggio,Antônio Roberto; Moreira,Maurício Alves; França,Daniela de Azeredo; Novaes,Maikon Roberth de.
O objetivo deste trabalho foi avaliar uma nova metodologia para mapeamento da cultura da soja no Estado de Mato Grosso, por meio de imagens Modis e de diferentes abordagens de classificação de imagens. Foram utilizadas imagens diárias e imagens de 16 dias. As imagens diárias foram diretamente classificadas pelo algoritmo Isoseg. As duas séries de imagens de 16 dias, referentes ao ciclo total e à metade do ciclo da cultura da soja, foram transformadas pela análise de componentes principais (ACP), antes de serem classificadas. Dados de referência, obtidos por interpretação visual de imagens do sensor TM/Landsat-5, foram utilizados para a avaliação da exatidão das classificações. Os melhores resultados foram obtidos pela classificação das imagens do ciclo...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Glycine max; Classificação de imagens; Componentes principais; Estatísticas agrícolas; Processamento digital; Sensoriamento remoto.
Ano: 2011 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2011001100015
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
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
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Técnicas de mineração de dados para identificação de áreas com cana-de-açúcar em imagens Landsat 5 REA
Nonato,Robson T.; Oliveira,Stanley R. de M..
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 produziram taxas de acerto superiores a 90%. A introdução de atributos de textura trouxe ganhos significativos na acurácia do modelo de classificação...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Mapeamento agrícola; Classificação de imagens; Árvore de decisão; Sensoriamento remoto.
Ano: 2013 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162013000600019
Registros recuperados: 8
Primeira ... 1 ... Última
 

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa
Todos os direitos reservados, conforme Lei n° 9.610
Política de Privacidade
Área restrita

Embrapa
Parque Estação Biológica - PqEB s/n°
Brasília, DF - Brasil - CEP 70770-901
Fone: (61) 3448-4433 - Fax: (61) 3448-4890 / 3448-4891 SAC: https://www.embrapa.br/fale-conosco

Valid HTML 4.01 Transitional