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An appropriate data set size for digital soil mapping in Erechim, Rio Grande do Sul, Brazil Rev. Bras. Ciênc. Solo
Caten,Alexandre ten; Dalmolin,Ricardo Simão Diniz; Pedron,Fabrício de Araújo; Ruiz,Luis Fernando Chimelo; Silva,Carlos Antônio da.
Digital information generates the possibility of a high degree of redundancy in the data available for fitting predictive models used for Digital Soil Mapping (DSM). Among these models, the Decision Tree (DT) technique has been increasingly applied due to its capacity of dealing with large datasets. The purpose of this study was to evaluate the impact of the data volume used to generate the DT models on the quality of soil maps. An area of 889.33 km² was chosen in the Northern region of the State of Rio Grande do Sul. The soil-landscape relationship was obtained from reambulation of the studied area and the alignment of the units in the 1:50,000 scale topographic mapping. Six predictive covariates linked to the factors soil formation, relief and organisms,...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Decision tree; Pedometry; Soil survey; Mapping unit.
Ano: 2013 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832013000200007
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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 de periódico Palavras-chave: Bases de dados; Árvore de decisão; Ferrugem do cafeeiro; Mineração de dados; Decision tree; Data mining.; Café; Coffea Arábica; Hemileia Vastatrix..
Ano: 2008 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/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 de periódico 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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Annual cropland mapping using data mining and OLI Landsat-8 AGRIAMBI
Oldoni,Lucas V.; Cattani,Carlos E. V.; Mercante,Erivelto; Johann,Jerry A.; Antunes,João F. G.; Almeida,Luiz.
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: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Decision tree; Random forest; NDVI temporal metrics.
Ano: 2019 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662019001200952
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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: Anais e Proceedings de eventos Palavras-chave: Modelos; Descoberta de conhecimento em bases de dados; Mineração de dados; Cafeeiro; Ferrugem do cafeeiro; Árvore de decisão; Análise de epidemias; Data mining; Decision tree; Knowledge discovery in database.; Agricultura; Doença de planta; Café; Coffea Arábica; Hemileia Vastatrix.; Models..
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/82922
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Avaliação de métodos de seleção de atributos para classificação de solos. Repositório Alice
MAXIMO, F. A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; LOPES-ASSAD, M. L..
Este trabalho tem por objetivo avaliar a eficiência de diferentes métodos para a seleção de atributos visando a classificação de solos no 1º nível categórico do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS).
Tipo: Anais e Proceedings de eventos Palavras-chave: Árvores de decisão; Mineração de dados; Atributos de solos; Métodos de descriminação de parâmetros; Decision tree; Data mining; Soil attributes; Discriminant methods.
Ano: 2007 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/9552
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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 de periódico 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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Classifying multiyear agricultural land use data from Mato Grosso using time-series MODIS vegetation index data. Repositório Alice
BROWN, J. C.; KASTENS, J. H.; COUTINHO, A. C.; VICTORIA, D. de C.; BISHOP, C. R..
MODIS 250-m NDVI and EVI datasets are now regularly used to classify regional-scale agricultural land-use practices in many different regions of the globe, especially in the state of Mato Grosso, Brazil, where rapid land-use change due to agricultural development has attracted considerable interest from researchers and policy makers. Variation exists in which MODIS datasets are used, how they are processed for analysis, and what ground reference data are used. Moreover, various and-use/land-cover classes are ultimately resolved, and as yet, crop-specific classifications (e.g. soy?corn vs. soy?cotton double crop) have not been reported in the literature, favoring instead generalized classes such as single vs. double crop. The objective of this study is to...
Tipo: Artigo de periódico Palavras-chave: Cross validation; Soybean.; Decision tree; Cotton; Land cover..
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/964430
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COMPARATIVE ASSESSMENT BETWEEN PER-PIXEL AND OBJECT-ORIENTED FOR MAPPING LAND COVER AND USE REA
Prudente,Victor H. R.; Silva,Bruno B. da; Johann,Jerry A.; Mercante,Erivelto; Oldoni,Lucas V..
ABSTRACT: The traditional per-pixel classification methods consider only spectral information, and may be limited. Object-based classifiers, however, also consider shape and texture, firstly segmenting the image, and then classifying individual objects. Thus, a Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) was compared in conjunction with data mining techniques and a traditional per-pixel method. A cut of Landsat-8, bands 2 to 7, orbit/point 223/77, located between the municipalities of Cascavel, Corbélia, Cafelândia and Tupãssi, in the west part of the state of Paraná, from 12/18/2013 was used. In the GEOBIA approach was realized image segmentation, spatial and spectral attribute extraction, and classification using the decision tree supervised...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: GeoDMA; Data mining; Decision tree.
Ano: 2017 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162017000501015
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Comparison of Frameworks for Analyzing Social-ecological Systems Ecology and Society
Binder, Claudia R.; University of Munich; claudia.binder@lmu.de; Hinkel, Jochen; Global Climate Forum e.V. (GCF) Potsdam Institute for Climate Impact Research; hinkel@globalclimateforum.org; Bots, Pieter W. G.; Delft University of Technology; P.W.G.Bots@tudelft.nl.
In this paper we compare 10 established frameworks for analyzing social-ecological systems. We limited ourselves to frameworks that were explicitly designed to be used by a wider community of researchers and practitioners. Although all these frameworks seem to have emerged from the need for concepts that permit structured, interdisciplinary reasoning about complex problems in social-ecological systems, they differ significantly with respect to contextual and structural criteria, such as conceptualization of the ecological and social systems and their interrelation. It appears that three main criteria suffice to produce a classification of frameworks that may be used as a decision tree when choosing a framework for analysis. These criteria are (i) whether a...
Tipo: Peer-Reviewed Reports Palavras-chave: Anthropocentric; Conceptualization; Decision tree; Dynamics; Ecocentric; Ecological system; Framework; Human-environment systems; Social-ecological systems; Social system.
Ano: 2013
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Comparison of predictive performance of data mining algorithms in predicting body weight in Mengali rams of Pakistan R. Bras. Zootec.
Celik,Senol; Eyduran,Ecevit; Karadas,Koksal; Tariq,Mohammad Masood.
ABSTRACT The present study aimed at comparing predictive performance of some data mining algorithms (CART, CHAID, Exhaustive CHAID, MARS, MLP, and RBF) in biometrical data of Mengali rams. To compare the predictive capability of the algorithms, the biometrical data regarding body (body length, withers height, and heart girth) and testicular (testicular length, scrotal length, and scrotal circumference) measurements of Mengali rams in predicting live body weight were evaluated by most goodness of fit criteria. In addition, age was considered as a continuous independent variable. In this context, MARS data mining algorithm was used for the first time to predict body weight in two forms, without (MARS_1) and with interaction (MARS_2) terms. The superiority...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: ANN; Artificial intelligence; Data mining; Decision tree; MARS algorithm.
Ano: 2017 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1516-35982017001100863
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Computer-assisted cartography using topographic properties: precision and accuracy of local soil maps in central Mexico Rev. Bras. Ciênc. Solo
Cruz-Cárdenas,Gustavo; Ortiz-Solorio,Carlos Alberto; Ojeda-Trejo,Enrique; Martínez-Montoya,Juan Felipe; Sotelo-Ruiz,Erasto Domingo; Licona-Vargas,Atenogenes Leobardo.
Map units directly related to properties of soil-landscape are generated by local soil classes. Therefore to take into consideration the knowledge of farmers is essential to automate the procedure. The aim of this study was to map local soil classes by computer-assisted cartography (CAC), using several combinations of topographic properties produced by GIS (digital elevation model, aspect, slope, and profile curvature). A decision tree was used to find the number of topographic properties required for digital cartography of the local soil classes. The maps produced were evaluated based on the attributes of map quality defined as precision and accuracy of the CAC-based maps. The evaluation was carried out in Central Mexico using three maps of local soil...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Decision tree; Digital elevation model; Map quality.
Ano: 2011 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832011000300003
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Digital soil mapping: strategy for data pre-processing Rev. Bras. Ciênc. Solo
Caten,Alexandre ten; Dalmolin,Ricardo Simão Diniz; Ruiz,Luis Fernando Chimelo.
The region of greatest variability on soil maps is along the edge of their polygons, causing disagreement among pedologists about the appropriate description of soil classes at these locations. The objective of this work was to propose a strategy for data pre-processing applied to digital soil mapping (DSM). Soil polygons on a training map were shrunk by 100 and 160 m. This strategy prevented the use of covariates located near the edge of the soil classes for the Decision Tree (DT) models. Three DT models derived from eight predictive covariates, related to relief and organism factors sampled on the original polygons of a soil map and on polygons shrunk by 100 and 160 m were used to predict soil classes. The DT model derived from observations 160 m away...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Choropleth map; Pedometrics; Soil survey; Decision tree.
Ano: 2012 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832012000400003
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EXCEL COOPERATIVE: STRATEGIC RESPONSE TO THE BOOM IN BIOFUELS. TEACHING NOTE AgEcon
Roucan-Kane, Maud; Boehlje, Michael; Gray, Allan W.; Akridge, Jay T..
The objective of this paper is to present the teaching note of a case study. The case study outlines the strategic issues facing Excel Cooperative as a result of the rapid expansion of biofuel production capacity in the Midwestern U.S. Excel Cooperative is a mid-sized, ‘local’, farmer-owned cooperative serving farmers in north central Indiana. Excel is composed of four divisions: agronomy, energy, grain, and feed/livestock. With the Excel case, the reader must think strategically about the broad impacts of the biofuel “boom”, apply strategic management tools and decision-making under uncertainty concepts to better understand the impacts, and frame a response. The methodology proposed in the teaching note is composed of a SWOT analysis, scorecarding and...
Tipo: Working or Discussion Paper Palavras-chave: Uncertainty; Risk; Heat mapping; Scorecarding; Scenario analysis; Payoff matrix; Decision tree; Real option; Traps; Agribusiness; D81.
Ano: 2009 URL: http://purl.umn.edu/53584
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Importance of agronomic traits in the individual selection process in sugarcane determined using the logistic regression Agronomy
Brasileiro, Bruno Portela; Peternelli, Luiz Alexandre; Silveira, Luís Cláudio Inácio; Barbosa, Márcio Henrique Pereira.
The aim of this study was to evaluate the relative importance of agronomic traits during the individual selection in sugarcane (Saccharum spp.), as well as evaluate the potential for using logistic regression and decision trees in identifying the best genotypes. A total of 7,719 seedlings of 128 half-sib families were evaluated in the first test phase (T1) and 659 clones were selected for the second (T2). Logistic regression was applied in both populations (T1 and T2). The number of stalks, bud prominence and length of the internode were the most important traits in selection the T1. Plant vigour, stalk diameter and stalk height were the most important traits in selection the T2. There were 174 individuals selected by the mass selection method in T1 and...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Saccharum spp.; Decision tree; Crop breeding.
Ano: 2016 URL: http://periodicos.uem.br/ojs/index.php/ActaSciAgron/article/view/28424
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Methodology for classification of land use and vegetation cover using MODIS-EVI data AGRIAMBI
Mengue,Vagner P.; Fontana,Denise C.; Silva,Tatiana S. da; Zanotta,Daniel; Scottá,Fernando C..
ABSTRACT This study aimed to verify the applicability of using MODIS-EVI sensor time series for land use and vegetation cover mapping in the Pampa biome, Rio Grande do Sul state, Brazil. The study period comprised the months from June 2013 to June 2014. The procedures included the use of MODIS Sensor images, altimetric data and nighttime images, associated with a hierarchical decision tree classifier, constructed using the C4.5 algorithm. The proposed approach stems from the consideration that the study area has varying characteristics and, therefore, should be treated simultaneously by different and intuitive classifiers, which justifies the choice of decision tree. To evaluate the results, reference data acquired from Landsat 8-OLI satellite images and...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Decision tree; Soybean; Multitemporal.
Ano: 2019 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662019001100812
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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; Image analysis..
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: Anais e Proceedings de eventos Palavras-chave: Mineração de dados; Árvore de decisão; Anemia infecciosa equina; Data mining; Decision tree.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/971803
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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 de periódico 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/alice/handle/doc/991078
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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: Anais e Proceedings de eventos 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; Models..
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/82887
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