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A prospective study on the application of Data Science in agriculture. Repositório Alice
SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MOURA, M. F.; BARIONI, L. G.; HIGA, R. H.; FASIABEN, M. do C. R..
A quantidade e diversidade de dados disponíveis têm o potencial de causar profundas transformações na maneira que se realiza pesquisa e se propõe inovações na agricultura. Na chamada era do Petabyte, caracterizada pela ubiquidade de sensores e computadores, armazenamento quase infinito, computação em nuvem, robótica e IoT, a demanda e as oportunidades para aplicação da computação científica são extraordinárias, tanto na extração do conhecimento quanto na compreensão dos mecanismos associados a sistemas complexos. Este artigo apresenta um estudo prospectivo com base no estado da arte e enumera algumas áreas nas quais a aplicação da Ciência de Dados resultaria em grande benefício para pesquisadores, agricultores e agentes públicos.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Computação científica; Aprendizado de máquina; Modelagem; Redes de sensores; Simulação; Agricultura; Agriculture; Machine learning.
Ano: 2017 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1083412
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An approach based on text mining for knowledge acquisition in diagnostic systems. Repositório Alice
MASSRUHA, S. M. F. S.; MARCHI, R.; SILVA, L. M. C. da; SOUZA, K. X. S. de; OLIVEIRA, L. H. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MORANDI, M. A. B..
Introduction. Methodology. Data preparation phase. Information extraction and mining phase. A case study with corn diseases. The results and discussion.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mineração de texto; Aprendizado de máquina; Doenças do milho; Text mining; Knowledge discovery; Predictions; Corn diseases; Machine learning.
Ano: 2007 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/2921
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Avaliação da eficiência de algoritmos de aprendizado de máquina para classificação automática de solos. Repositório Alice
VASCONCELOS, G. T.; OLIVEIRA, S. R. de M..
RESUMO - Técnicas de mineração de dados têm sido usadas, estrategicamente, para transformar dados em informações e conhecimentos visando subsidiar o processo decisório em vários domínios. Na agricultura, em particular, essas técnicas são eficientes para selecionar um conjunto de atributos relevantes no processo de geração de modelos preditivos em bancos de dados com muitas variáveis. Este trabalho tem por objetivo avaliar a eficiência de diferentes algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) para classificação automática de solos, no 1º nível categórico do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). Os dados foram obtidos do projeto Mapeamento de Recursos Naturais do Brasil, liderado pelo Instituo Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)....
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Árvores de decisão; Mineração de dados; Atributos de solos; Aprendizado de máquina; Máquinas de Vetores Suporte; Algoritmo k-vizinhos mais próximos; Classificação de solos; Decision trees; Data mining; Soil attributes; Support vector machines; Soil classification.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1096175
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Avaliação de métodos de detecção de tópicos em pré-processamento para classificação de textos agrícolas. Repositório Alice
BARROS, F. M. M.; OLIVEIRA, S. R. de M..
Neste trabalho, buscou-se construir e comparar modelos capazes de diferenciar textos sobre a cultura da cana-de-açúcar de outros textos relacionados a outras culturas ou criações. Para criar modelos de classificação de textos, os dados são transformados em matrizes termos-documentos, de forma que os dados apresentam alta dimensionalidade. Para construir melhores modelos de classificação de textos agrícolas foram testados: a) métodos de redução de dimensionalidade utilizando LDA (Latent Dirichlet Allocation) e PCA (Principal Component Analysis); b) número de tópicos/componentes principais; c) unigrama/bigrama; e d) algoritmos Random Forest, Gradiente Boosting e SVM (Support Vector Machine), de forma a determinar os fatores que mais impactam o AUC (Area...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mineração de textos; Aprendizado de máquina; Redução de dimensionalidade; Sistema de informação agrícola; Text mining; Dimensionality reduction; Agricultural information systems; Agricultura; Agriculture; Machine learning.
Ano: 2017 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1083387
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Classificação de distúrbios em folhas de macieiras utilizando redes neurais convolucionais. Repositório Alice
NACHTIGALL, L. G..
2016
Tipo: Tese/dissertação (ALICE) Palavras-chave: Aprendizado de máquina; Inteligência artificial; Redes neurais; Redes neurais convolucionais; Classificação de sintomas em plantas.
Ano: 2016 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1053681
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Detecção automática de bagas de café em imagens de campo. Repositório Alice
SANTOS, T. T..
O presente trabalho propõe um método para detecçãao automática de bagas em imagens de cafeeiros tomadas em campo sob luz ambiente.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Aprendizado de máquina; Imagem digital; Machine learning; Café; Visão computacional; Fruticultura; Image analysis; Fruit growing; Artificial intelligence; Computer vision.
Ano: 2015 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1027251
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Detecção automática de uvas e folhas em viticultura com uma rede neural YOLOv2. Repositório Alice
SANTOS, A. A. dos; AVILA, S.; SANTOS, T. T..
RESUMO - Neste trabalho, o problema de detecção de frutas e folhas em viticultura para aplicações envolvendo sensoriamento próximo foi modelado como um problema de aprendizado supervisionado de máquina. Uma base de dados foi criada e manualmente anotada a partir de imagens obtidas em abril de 2017 na Vinícola Guaspari. No total são 11.883 imagens contendo exemplos de cachos de uvas e folhas. Uma rede convolutiva com arquitetura YOLOv2 foi treinada para localização e classificação de cachos e folhas. Testes quantitativos demonstraram resultados para a detecção e classificação com precisão de 100%, revocação de até 74,2% e F1-Score de 85,2% para classe "uva" e precisão de 100%, revocação de até 67,9% e F1-Score de 80,9% para a classe "folha". Testes...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Detecção de frutos; Reconhecimento de Imagens; Aprendizagem profunda; Aprendizado de máquina; Redes neurais; Aprendizado supervisionado; Image Recognition; Fruit detection; Deep Learning; Learning machine; Viticultura; Viticulture; Neural networks.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1096173
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Detecção de frutos em campo por aprendizado de máquina. Repositório Alice
SANTOS, A. A. dos; SANTOS, T. T..
RESUMO - Métodos de reconhecimento de frutos utilizando diferentes descritores e classificadores foram estudados. Uma base de dados de 1.830 imagens contendo exemplos de bagas de uva e outros padrões foi criada e manualmente anotada. Testes quantitativos demonstraram a identificação automática de bagas de uva com 79% de precisão através da utilização Máquinas de Vetores de Suporte com descritores HOG (Histograma de Gradientes Orientados). Esses resultados evidenciam que a detecção automática de frutos em viticultura possível e pode ser aplicada em metodologias de previsão de safra e em sistemas de agricultura de precisão.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Aprendizado de máquina; Reconhecimento de imagens; Image recognition; Uva; Viticultura; Artificial intelligence; Learning machine; Image analysis; Viticulture.
Ano: 2017 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1077535
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Genome-wide association study for backfat thickness in Canchim beef cattle using Random Forest approach. Repositório Alice
MOKRY, F. B.; HIGA, R. H.; MUDADU, M. de A.; LIMA, A. O. de; MEIRELLES, S. L. C.; SILVA, M. V. G. B. da; CARDOSO, F. F.; OLIVEIRA, M. M. de; URBINATI, I.; NICIURA, S. C. M.; TULLIO, R. R.; ALENCAR, M. M. de; REGITANO, L. C. de A..
Background: Meat quality involves many traits, such as marbling, tenderness, juiciness, and backfat thickness, all of which require attention from livestock producers. Backfat thickness improvement by means of traditional selection techniques in Canchim beef cattle has been challenging due to its low heritability, and it is measured late in an animal?s life. Therefore, the implementation of new methodologies for identification of single nucleotide polymorphisms (SNPs) linked to backfat thickness are an important strategy for genetic improvement of carcass and meat quality. Results: The set of SNPs identified by the random forest approach explained as much as 50% of the deregressed estimated breeding value (dEBV) variance associated with backfat thickness,...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Polimorfismo de nucleotídeo único; Gado de corte; Metabolismo lipídico; Aprendizado de máquina; Inteligência artificial; Machine learning; Tecido adiposo subcutâneo; Single nucleotide polymorphism; Beef cattle; Lipid metabolism; Artificial intelligence; Subcutaneous fat.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/977539
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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
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Gerenciamento de risco decorrente de doenças fúngicas em cultura da banana baseado em automação e aprendizado de máquinas. Repositório Alice
CRUVINEL, P. E..
bitstream/item/204940/1/P-GERENCIAMENTO-DE-RISCO-DECORRENTE-DE-DOENCAS-FUNGICAS-....pdf
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Risco agrícola; Doenças fúngicas; Aprendizado de máquina.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1114577
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Improving binding affinity prediction by using a rule-based model with physical-chemical and structural descriptors of the nano-environment for protein-ligand interactions. Repositório Alice
BORRO, L. C.; SALIM, J. A.; MAZONI, I.; YANO, I.; JARDINE, J. G.; NESHICH, G..
In order to improve binding affinity prediction, we developed a new scoring function, named STINGSF, derived from physical-chemical and structural features that describe the protein-ligand interaction nano-environment of experimentally determined structures.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Interação proteína-ligante; Aprendizado de máquina; Inteligência artificial; Protein-ligand interaction; Scoring functions; Machine learning; Artificial intelligence.
Ano: 2015 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1032260
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Método para reconhecimento de padrões de sementes agrícolas com emprego de tomografia de raios-X, visão computacional e aprendizado de máquina. Repositório Alice
BRITO, A. R.; CRUVINEL, P. E..
bitstream/item/202505/1/P-Metodo-para-reconhecimento-de-padroes....pdf
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sementes agricolas; Tomografia de raio-x; Visão computacional; Aprendizado de máquina.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1112723
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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.
Ano: 2019 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1117049
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Preprocessing procedures and supervised classification applied to a database of systematic soil survey. Repositório Alice
VALADARES, A. P.; COELHO, R. M.; OLIVEIRA, S. R. de M..
ABSTRACT:Data Mining techniques play an important role in the prediction of soil spatial distribution in systematic soil surveying, though existing methodologies still lack standardization and a full understanding of their capabilities. The aim of this work was to evaluate the performance of preprocessing procedures and supervised classification approaches for predicting map units from 1:100,000-scale conventional semi-detailed soil surveys. Sheets of the Brazilian National Cartographic System on the 1:50,000 scale, ?Dois Córregos? (?Brotas? 1:100,000-scale sheet), ?São Pedro? and ?Laras? (?Piracicaba? 1:100,000-scale sheet) were used for developing models. Soil map information and predictive environmental covariates for the dataset were obtained from the...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Aprendizado de máquina; Pré-processamento; Classificação de solos; Random forest; Machine learning algorithms; Tacit soil-landscape relationships; Digital soil mapping; Solo; Soil; Soil classification.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1118563
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Tecnologia para identificação de cultivares de guaranazeiro. Repositório Alice
SOUSA, A. de L.; SALAME, M. F. A..
O guaranazeiro detém considerável valor social e econômico para o Amazonas devido à ampla utilização do seu fruto em indústrias de bebidas e cosméticos. A vulnerabilidade dessa planta às pragas e doenças da região Amazônica, que interferem na produtividade, foi um dos fatores que motivaram estudos e a produção, pela Embrapa, de 19 cultivares mais resistentes. Entretanto, a distinção dessas cultivares ainda depende de recursos manuais e técnicos, passíveis de falha humana. Dessa forma, este trabalho objetivou o desenvolvimento de uma aplicação móvel capaz de realizar a identificação de duas das principais cultivares de guaranazeiro desenvolvidas pela Embrapa por meio da imagem de uma folha, além de disponibilizar informações relevantes sobre a cultura.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Aplicativo móvel; Classificação por meio de folhas; Aprendizado de máquina.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1098933
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Um estudo de descritores e classificadores para reconhecimento de bagas de café. Repositório Alice
STRINGHINI, P. H. F.; SANTOS, T. T..
RESUMO - Métodos de reconhecimento de frutos baseados na utilização de diferentes descritores e classificadores foram estudados. Foi utilizada uma base de dados de 3.393 imagens de café e não-café anteriormente criada e rotulada manualmente. Testes quantitativos demonstraram a identificação de bagas com 93% de precisão e 77% de cobertura utilizando descritores HoG adicionados a mediana dos componentes de cor do formato La*b*, aliados ao classificador Gradient Boosting. Esses resultados melhoram o método anteriormente proposto por Santos (2015), e demonstram a possibilidade de evolução de métodos que podem ser aplicados em metodologias de agricultura de precisão, monitoramento e predição de safra.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Aprendizado de máquina; Reconhecimento de imagens; Image recognition; Coffee production; Cafeicultura; Learning machine; Image analysis; Artificial intelligence.
Ano: 2016 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1055882
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Uma estratégia para auxiliar a identificação de portfólios por meio de mineração de textos. Infoteca-e
MOURA, M. F.; EVANGELISTA, S. R. M.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; SANTOS, T. T..
Neste trabalho utilizou-se uma estratégia com base em mineração de textos para fornecer uma indicação dos atuais portfólios da Embrapa Informática Agropecuária. Para tanto, utilizaram-se, como dados, os projetos liderados por essa unidade nos últimos anos, de 2004 a 2010. A esses dados aplicou-se um processo de extração semiautomática do conhecimento, utilizando vocabulário controlado, filtragem estatística de atributos, agrupamento hierárquico de documentos, descrição única dos agrupamentos e várias interações usuários do processo. Os resultados obtidos foram satisfatórios, tendo passado apenas por validação subjetiva, mostrando que o processo pode ser aplicado a dados semelhantes.
Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (INFOTECA-E) Palavras-chave: Mineração de textos; Portfólios; Aprendizado de máquina; Seleção de atributos; Agrupamento de documentos; Descrição de agrupamentos; Text mining; Cluster analysis.
Ano: 2011 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/920208
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