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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
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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
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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
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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
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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
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