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Árvore de decisão para classificação de ocorrências de ferrugem asiática em lavouras comerciais com base em variáveis meteorológicas REA
Megeto,Guilherme A. S.; Oliveira,Stanley R. de M.; Ponte,Emerson M.del; Meira,Carlos A. A..
A ferrugem asiática é a mais importante doença da soja no Brasil. Apesar de sua epidemiologia ser conhecida, são escassos os estudos sobre os fatores que desencadeiam a doença com base em dados de campo. Este trabalho objetivou modelar a influência de variáveis meteorológicas a partir de um conjunto extenso de dados de ocorrência da ferrugem, por meio da técnica de indução de árvores de decisão. Os modelos foram desenvolvidos com dados de data de ocorrência da doença em quatro safras (2007/08 a 2010/11) e variáveis de temperatura e chuva em diferentes janelas de tempo prévias à data de detecção. Para cada registro de ocorrência, foi gerado um correspondente de "não ocorrência" como sendo o trigésimo dia anterior ao dia da detecção, assumindo-se a presença...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Phakopsora pachyrhizi; Mineração de dados; Previsão de doenças de plantas; Epidemiologia; Sistemas de suporte à decisão; Phakopsora pachyrhizi.
Ano: 2014 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162014000300021
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Metodologia baseada em técnicas de mineração de dados para suporte à certificação de raças de ovinos REA
Vieira,Fábio D.; Oliveira,Stanley R. de M.; Paiva,Samuel R..
RESUMO O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia baseada em técnicas de mineração de dados para selecionar os principais marcadores SNP (Single Nucleotide Polymorphism) para as raças de ovinos: Crioula, Morada Nova e Santa Inês. Os dados utilizados foram obtidos do Consórcio Internacional de Ovinos e são compostos por 72 animais das raças citadas, e cada animal possui 49.034 marcadores SNP. Considerando que o número de atributos (marcadores) é muito maior que o de observações (animais), foram aplicadas as técnicas de predição LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), Random Forest e Boosting para a geração de modelos preditivos que incorporam métodos de seleção de atributos. Os resultados revelaram que os modelos preditivos...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Polimorfismo de nucleotídeo único; Seleção de atributos; Modelos preditivos; Regressão penalizada.
Ano: 2015 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162015000601172
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Data mining techniques for identification of spectrally homogeneous areas using NDVI temporal profiles of soybean crop REA
Johann,Jerry A.; Rocha,Jansle V.; Oliveira,Stanley R. de M.; Rodrigues,Luiz H. A.; Lamparelli,Rubens A. C..
The aim of this study was to group temporal profiles of 10-day composites NDVI product by similarity, which was obtained by the SPOT Vegetation sensor, for municipalities with high soybean production in the state of Paraná, Brazil, in the 2005/2006 cropping season. Data mining is a valuable tool that allows extracting knowledge from a database, identifying valid, new, potentially useful and understandable patterns. Therefore, it was used the methods for clusters generation by means of the algorithms K-Means, MAXVER and DBSCAN, implemented in the WEKA software package. Clusters were created based on the average temporal profiles of NDVI of the 277 municipalities with high soybean production in the state and the best results were found with the K-Means...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Annual crop; MODIS; SPOT Vegetation; MAXVER; K-Means.
Ano: 2013 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162013000300008
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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
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Efficiency of distinct data mining algorithms for classifying stress level in piglets from their vocalization REA
Cordeiro,Alexandra F. da S.; Nääs,Irenilza de A.; Oliveira,Stanley R. de M.; Violaro,Fabio; Almeida,Andréia C. M. de.
Among the challenges of pig farming in today's competitive market, there is factor of the product traceability that ensures, among many points, animal welfare. Vocalization is a valuable tool to identify situations of stress in pigs, and it can be used in welfare records for traceability. The objective of this work was to identify stress in piglets using vocalization, calling this stress on three levels: no stress, moderate stress, and acute stress. An experiment was conducted on a commercial farm in the municipality of Holambra, São Paulo State , where vocalizations of twenty piglets were recorded during the castration procedure, and separated into two groups: without anesthesia and local anesthesia with lidocaine base. For the recording of acoustic...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Vocal expression; Well-being; Level of pain; Pig.
Ano: 2012 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162012000200001
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