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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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Análise da relação entre os perfis de NDVI obtidos dos sensores AVHRR/NOAA e MODIS nas áreas produtoras de cana-de-açúcar em São Paulo. Repositório Alice
GONÇALVES, R. R. do V.; ZULLO JUNIOR, J.; MARQUEZINI, O.; AMARAL, B. F. do; SOUSA, E. P. M. de; ROMANI, L. A. S..
Neste contexto, o objetivo do trabalho foi comparar dados de NDVI do AVHRR/NOAA e de NDVI do MODIS/TERRA em áreas produtivas de cana-de-açúcar no estado de São Paulo, no período de abril de 2001 a março de 2010.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Séries temporais; Agrupamento; Clustering; Remote sensing; Time series analysis; Cluster analysis.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/961573
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Análise de ciclos harmônicos de séries temporais de dados NDVI/MODIS para a discriminação de culturas agrícolas anuais. Repositório Alice
COUTINHO, A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTUNES, J. F. G..
Este trabalho desenvolveu e testou uma abordagem de representação de ciclos harmônicos de séries temporais de produtos MODIS, para o mapeamento da agricultura no Estado de Mato Grosso, tomando como base a metodologia proposta por Antunes et al. (2012), proposta para o mapeamento da paisagem da bacia do alto Paraguai.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Séries temporais; Análise harmônica; Harmonic analysis; Time series analysis.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/961548
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Análise de homogeneidade de temperatura mínima mensal para o Estado de São Paulo. Infoteca-e
CARVALHO, J. R. P. de; NAKAI, A. M.; OLIVEIRA, A. F. de; ASSAD, E. D..
Neste trabalho, o pacote Climatol-R foi aplicado a 122 séries mensais de temperatura mínima, cobrindo o interior do estado de São Paulo para os anos 1940 até 2012.
Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (INFOTECA-E) Palavras-chave: Série temporal; Climatol-R; Variabilidade climatológica; Climatological variability; Estatística; Homogeneização; Statistics; Homogenization; Time series analysis.
Ano: 2016 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1047606
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Análise de tendências dos principais fatores determinantes dos processos hidrológicos na Rede AgroHidro. Repositório Alice
PELLEGRINO, G. Q.; RODRIGUES, L. N.; OLIVEIRA, A. F. de; SANTOS, J. V.; COUTINHO, A. C..
Este projeto propõe analisar a evolução histórica, identifi car tendências em séries temporais e caracterizar o estado presente de fatores correlacionados aos processos hidrológicos em grandes bacias hidrográfi cas nacionais, em bacias representativas de ecorregiões e nas bacias a serem monitoradas e/ou modeladas pelo projeto, distribuídas nos diferentes biomas brasileiros. Sendo assim, a análise de tendências é o tema central deste Projeto Componente e permitirá correlacionar fatores e entender, com foco no setor agrícola, como tem sido a evolução na oferta e demanda de água ao longo dos anos e como o uso da terra e variáveis sócio-econômicas infl uenciam na disponibilidade e na qualidade da água. A análise de tendências permite entender o passado,...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Rede AgroHidro; Análise de séries temporais; Demanda agrícola de água; Mudança do uso da terra; Tendências sócio-econômico; Pegada hidrica; Recurso hídrico; Water resources; Time series analysis; Land use change; Economic trends.
Ano: 2014 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1002933
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Análise e mineração de dados de sensores orbitais para acompanhamento de safras de cana-de-açúcar. Repositório Alice
AMARAL, B. F.; CHINO, D. Y.; ROMANI, L. A. S.; GONÇALVES, R. R. V.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M..
Resumo. O impacto causado por eventos climáticos extremos em todo o mundo tem motivado pesquisas para redução de gases de efeito estufa. No Brasil, a cana-de-açúcar é a principal fonte para produção de etanol, como alternativa a combustíveis fósseis. Nesse contexto, dados de sensoriamento remoto têm sido utilizados para monitorar safras de cana-de-açúcar e apoiar pesquisas científicas. Neste trabalho, é proposta uma metodologia baseada em agrupamento de dados para analisar séries temporais de NDVI obtidas de satélites AVHRR/NOAA. Os experimentos mostram que a abordagem proposta permite identificar áreas com padrões de desenvolvimento similares, considerando também os diferentes ciclos de vida da cultura.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados; Safras de cana-de-açúcar; Análise de séries temporais; Clusterização; Sugarcane; Time series analysis; Clustering.
Ano: 2011 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/898217
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Análise exploratória de séries temporais de vazão e precipitação na Bacia do Rio Ipojuca, Estado de Pernambuco. Repositório Alice
GROPPO, J. D.; BARBOSA, M. C.; PELLEGRINO, G. Q..
O objetivo do presente estudo foi analisar tendências temporais em quatro postos pluviométricos e dois postos fluviométricos, entre 1973 e 2013.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Séries temporais; Disponibilidade hídrica; Recursos hídricos; Time series analysis; Wet environmental conditions; Water resources.
Ano: 2015 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1030575
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Analysis and Forecast of Shaanxi GDP Based on the ARIMA Model AgEcon
Ning, Wei; Kuan-jiang, Bian; Zhi-fa, Yuan.
Based on the 2008 Shaanxi Statistical Yearbook and the relevant data of Shaanxi GDP in the years 1952-2007, SPSS statistical software and time series analysis are used to establish ARIMA (1.2,1) time series model, according to the four steps, recognition rules and stationary test of time series under AIC criterion. ACF graph and PACF graph are used to conduct the applicability test on model. Then, the actual value and predicted value in the years 2002-2007 are compared in order to forecast the GDP of Shaanxi Province in the next 6 years based on this model. Result shows that the relative error of actual value and predicted value is within the range of 5%, and the forecasting effect of this model is relatively good. It is forecasted that the GDP of Shaanxi...
Tipo: Journal Article Palavras-chave: GDP; ARIMA model; ACF graph; PACF graph; Time series analysis; Agribusiness.
Ano: 2010 URL: http://purl.umn.edu/93238
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Avaliação de índices espectrais de vegetação a partir de dados ótico-orbitais da série landsat (OLI, TM) e sua relação com o teor de carbono orgânico no solo. Repositório Alice
PADILHA, M. C. de C.; SALAZAR, D. U.; DEMATTÊ, J. A. M.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; VICENTE, L. E..
Resumo: A quantificação do carbono orgânico do solo (COS) é de grande importância para a agricultura e o uso sustentável da terra, porém, ocorrem dificuldades para estimá-lo em grandes áreas, como o alto custo da amostragem de solo e dos preparos em laboratório. Há abordagens que podem facilitar a estimativa do COS, como o uso de imagens de satélite e a aplicação de modelos estatísticos baseados em índices de vegetação e nas bandas espectrais do satélite Landsat. Neste estudo foi proposta a avaliação de índices espectrais de vegetação (NDMI, EVI e o índice de biomassa aérea da vegetação (BAV), proposto pelos autores) a partir de dados ótico-orbitais da série Landsat (OLI, TM) para estimativa de teor de COS. Estatisticamente, o coeficiente de determinação...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Biomassa aérea da vegetação; Agricultura de baixo carbono; Série temporal; Aboveground vegetation biomass; Low carbon agriculture; Sensoriamento remoto; Vegetação; Solo; Carbono; Remote sensing; Aboveground biomass; Time series analysis.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1104985
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Clustering de séries temporais para acompanhamento de culturas de cana-de-açúcar. Repositório Alice
AMARAL, B.; ROMANI, L.; SOUSA, E..
Os impactos do aquecimento global têm sido muito estudados nos últimos anos. A descoberta de conhecimento em dados agrometeorológicos é relevante nesse cenário. Este trabalho, desenvolvido no contexto do projeto AgroDatamine (Fapesp-Microsoft Research), visa a implementação e aplicação de técnicas de mineração de dados para análise de séries temporais obtidas a partir de imagens geradas por sensoriamento remoto para acompanhamento de cana-de-açúcar.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Séries temporais; Culturas de cana-de-açúcar; Mineração de dados; Clusterização; Time series analysis; Sugarcane; Data mining; Cluster analysis.
Ano: 2011 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/911350
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Combinando análise fractal e mineração de séries temporais para identificação de extremos climáticos regionais. Repositório Alice
NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M..
Nas últimas décadas, grandes quantidades de dados climáticos provenientes de estações meteorológicas e de outros tipos de sensores têm sido coletadas e armazenadas por diversas instituições. A análise desses dados tornou-se uma tarefa importante devido às mudanças climáticas e seus efeitos sociais e econômicos. Este trabalho propõe um processo de análise de múltiplas séries temporais climáticas para identificar padrões temporais intrínsecos aos dados. Considerando múltiplas séries como uma data stream, é possível integrar diferentes variáveis climáticas e detectar mudanças de comportamento ao longo do tempo. Estudos em séries climáticas reais coletadas em diferentes regiões do Brasil mostram o potencial de aplicação dessa abordagem.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Clima; Mudanças climáticas; Análise fractal; Mineração de séries temporais; Análise de séries temporais climáticas; Climate change; Time series analysis; Fractal dimensions.
Ano: 2011 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/898196
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Complex interplays among population dynamics, environmental forcing, and exploitation in fisheries ArchiMer
Rouyer, Tristan; Fromentin, Jean-marc; Menard, Felix; Calzelles, B; Briand, K; Pianet, R; Planque, Benjamin; Stenseth, N.
The patterns of variations in fisheries time series are known to result from a complex combination of species and fisheries dynamics all coupled with environmental forcing (including climate, trophic interactions, etc.). Disentangling the relative effects of these factors has been a major goal of fisheries science for both conceptual and management reasons. By examining the variability of 169 tuna and billfish time series of catch and catch per unit effort (CPUE) throughout the Atlantic as well as their linkage to the North Atlantic Oscillation (NAO), we find that the importance of these factors differed according to the spatial scale. At the scale of the entire Atlantic the patterns of variations are primarily spatially structured, whereas at a more...
Tipo: Text Palavras-chave: Time series analysis; North Atlantic Oscillation; Atlantic tuna.
Ano: 2008 URL: http://archimer.ifremer.fr/doc/2008/publication-3984.pdf
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Dinâmica da agricultura nos polos de produção de grãos no Mato Grosso do Sul. Repositório Alice
COUTINHO, A. C.; BROWN, J. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; KASTENS, J.; RIBEIRO, B. M. de O..
Resumo: Em função da crescente demanda por fontes renováveis de energia para suprir os mercados nacional e internacional, o Brasil está atravessando um novo ciclo de expansão das áreas de plantio da cana-de-açúcar, cujo objetivo principal é atender a demanda interna por álcool combustível. Além de promover a substituição de combustíveis fósseis, esse fenômeno também busca atender acordos internacionais relacionados às mitigações das emissões de gases de efeito estufa, já que o etanol apresenta-se como uma fonte alternativa de energia renovável e menos poluidora, adequando-se, portanto, aos critérios de sustentabilidade. Nos últimos anos, a cultura canavieira tem promovido um aumento bastante significativo em termos da área plantada no Brasil, superando a...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Dinâmica da agricultura; MODIS; Séries temporais; Cana-de-açúcar; Agricultural dynamics; Segurança alimentar; Time series analysis; Food security; Sugarcane.
Ano: 2014 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1000745
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Distribution of annual rainfall in homogeneous regions through data mining techniques in southern Brazil. Repositório Alice
AVILA, A. M. H. de; FERREIRA JÚNIOR, D.; OLIVEIRA, S. R. M..
This study aimed to transform time series of annual data of precipitation of Rio Grande do Sul in homogeneous precipitation regions through clustering techniques (data mining).
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Séries históricas; Precipitação; Técnica de agrupamento; Dados faltantes; Risco climático; Precipitation; Clustering; Climatic risk; Missing data; Time series analysis; Cluster analysis.
Ano: 2015 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1027267
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Fractal-based analysis to identify trend changes in multiple climate time series. Repositório Alice
NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; TRAINA JUNIOR, C.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M..
Abstract. In the last few decades, huge amounts of climate data have been gathered and stored by several institutions. The analysis of these data has become an important task due to worldwide climate changes and the consequent social and economic effects. In this work, we propose an approach to analyzing multiple climate time series in order to identify intrinsic temporal patterns and trend changes. By dealing with multiple time series as multidimensional data streams and combining fractal-based analysis with clustering, we can integrate different climate variables and discover general behavior changes over time.
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Dados climáticos; Séries temporais; Mineração de dados; Clusterização; Meteorology and climatology; Climate; Cluster analysis; Time series analysis.
Ano: 2011 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/898365
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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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Identificação da mudança de uso da terra usando técnicas de agrupamento de séries temporais de imagens de satélite. Repositório Alice
SCRIVANI, R.; AMARAL, B. F. do; GONÇALVES, R. R. do V.; SOUSA, E. P. M. de; ZULLO JÚNIOR, J.; ROMANI, L. A. S..
Resumo. A disponibilidade de dados orbitais, aliada à necessidade crescente de monitoramento de grandes extensões e de preservação de regiões ambientalmente sensíveis, gera uma oportunidade para o desenvolvimento/adaptação de métodos computacionais. A fim de gerar informações de avaliação temporal e espacial que possam constituir importante ferramenta de planejamento e de orientação à tomada de decisão para o manejo e conservação destas áreas, o objetivo deste trabalho é propor uma abordagem baseada em métodos de agrupamento de séries de imagens de satélite para auxiliar na análise espaço-temporal da mudança do uso da terra, identificando de forma automática, com alta probabilidade de serem áreas inundáveis, floresta, culturas agrícolas e pastagem em...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sensor MODIS; Séries temporais; Índice de vegetação; Sensoriamento remoto; Remote sensing; Time series analysis.
Ano: 2014 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1000766
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Identificação de padrões tecnológicos do sistema de pecuária de corte desenvolvido no Cerrado. Repositório Alice
OLIVEIRA, S. R. de M.; ABREU, U. G. P. de; FASIABEN, M. do C. R.; BARIONI, L. G.; LIMA, H. P. de; ALMEIDA, M. M. T. B.; OLIVEIRA, O. C..
O objetivo deste trabalho é inferir sobre os padrões de desenvolvimento tecnológico dos sistemas de produção de pecuária de corte no Cerrado. Para tanto, foram empregadas técnicas de aprendizagem de máquina e análise multivariada sobre dados do Censo Agropecuário 2006, em escala municipal. Os resultados foram considerados aderentes à realidade, permitindo distinguir diferentes tipos de exploração pecuária entre os municípios do Cerrado e seus padrões de distribuição geográfica.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Tipologias; Clusterização; Séries temporais; Otimização; Modelos preditivos; Imputação de dados; Otimization; Predictive modeling; Data imputation; Cerrado; Sistema de produção; Agrometeorologia; Gado de corte; Pecuária de corte; Cluster analysis; Agrometeorology; Models; Time series analysis; Cattle.
Ano: 2017 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1083368
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Identificação de Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais de tópicos extraídos de dados textuais. Repositório Alice
RODRIGUES, L. S.; SINOARA, R. A.; REZENDE, S. O.; MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F..
Neste trabalho é apresentado um módulo computacional denominado PIPC (PIP Classification) que permite identificar Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais. O módulo foi desenvolvido para apoiar o projeto Compilação e Recuperação de Informações Técnico-científicas e Indução ao Conhecimento (CRITIC@), permitindo identificar os pontos relevantes da evolução temporal de um tópico extraído dos textos, identificar documentos textuais que possam auxiliar a interpretar tais pontos, bem como classificar a formação de próximos PIPs nas séries temporais. Foram realizados testes do módulo a partir de notícias sobre produção de milho no Brasil, e os resultados preliminares de avaliação do módulo são promissores.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Séries temporais; Extração de tópicos; Classificação; Time series analysis.
Ano: 2015 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1038753
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Improved Program Planning Generates Large Benefits in High Risk Crop Farming – A Profitable Application of Time Series Models and Stochastic Optimization AgEcon
Musshoff, Oliver; Hirschauer, Norbert.
Agricultural production relies to a great extent on biological processes in natural environments. In addition to volatile prices, it is thus heavily exposed to risks caused by the variability of natural conditions such as rainfall, temperature and pests. With a view to the apparently lacking support of risky farm production program decisions through formal planning models, the objective of this paper is to examine whether, and eventually by how much, farmers’ “intuitive” program decisions can be improved through formal statistical analyses and stochastic optimization models. In this performance comparison, we use the results of the formal planning approach that are generated in a quasi ex-ante analysis as a normative benchmark for the empirically observed...
Tipo: Conference Paper or Presentation Palavras-chave: Stochastic optimization; Program planning; Time series analysis; Crop Production/Industries.
Ano: 2008 URL: http://purl.umn.edu/44174
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