Sabiia Seb
PortuguêsEspañolEnglish
Embrapa
        Busca avançada

Botão Atualizar


Botão Atualizar

Ordenar por: RelevânciaAutorTítuloAnoImprime registros no formato resumido
Registros recuperados: 2
Primeira ... 1 ... Última
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
Geração de séries temporais de dados meteorológicos utilizando algoritmos de aprendizado de máquina. Repositório Alice
OLIVEIRA, H. L. C. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MONTEIRO, J. E. B. de A..
RESUMO - Este trabalho objetivou desenvolver uma metodologia baseada em algoritmos de Aprendizado de Máquina para gerar séries espaço-temporais de precipitação e temperatura. Foi definida uma região de estudo de formato retangular, entre as latitudes de -18º e -22º e as longitudes de -52º e -39º, incluindo a metade norte do Estado de São Paulo e parte do sul de Goiás, a metade sul de Minas Gerais e o Estado do Espírito Santo. A região foi escolhida por ser climaticamente bastante heterogênea e por conter muitas estações meteorológicas de diversas instituições, principalmente ANA e INMET. Foram utilizadas as séries temporais de precipitação e de temperatura máxima e mínima disponíveis na região, compreendendo o período de 01/01/1999 a 31/12/2013. Também...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Séries temporais; Aprendizado de máquina; Aprendizado com classes desbalanceadas; Modelos preditivos; Imputação de dados; Algoritmo Random Forest; Unbalanced class learning; Predictive modeling; Data imputation; Agrometeorologia; Time series analysis; Artificial intelligence; Machine learning; Agrometeorology.
Ano: 2017 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1077534
Registros recuperados: 2
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