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dc.contributor.authorVASCONCELOS, G. T.
dc.contributor.authorSOUZA, K. X. S. de
dc.contributor.authorCAMARGO NETO, J.
dc.contributor.authorOLIVEIRA, S. R. de M.
dc.date.accessioned2020-10-22T09:15:43Z-
dc.date.available2020-10-22T09:15:43Z-
dc.date.created2020-10-21
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019.
dc.identifier.isbn978-65-00-10242-0
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1125730-
dc.descriptionRESUMO. O presente artigo propõe duas novas abordagens para a classificação automática de solos, com o objetivo de aperfeiçoar o processo classificatório. As abordagens consistem no processamento em cascata para cada nível categórico e a organização dos horizontes do um perfil em forma de imagens possibilitando a classificação de perfis de solo como um todo. Constatou-se uma leve melhora, contudo a mesma carrega um grande custo computacional.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectÁrvores de decisão
dc.subjectFloresta aleatória
dc.subjectSVM
dc.subjectMineração de dados
dc.subjectAtributos de solo
dc.subjectClassificação de solos
dc.subjectDecision Tree
dc.subjectRandom Forest
dc.subjectData Mining
dc.subjectSoil Attributes
dc.titleUtilizando processamento em cascata e agrupamento em imagens para otimizar modelos de classificação de solos.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.subject.nalthesaurusSoil classification
dc.description.notesOrganizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019.
dc.format.extent2p. 569-575.
riaa.ainfo.id1125730
riaa.ainfo.lastupdate2020-10-22 -03:00:00
dc.contributor.institutionGABRIEL TESTON VASCONCELOS, IC/Unicamp; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA.
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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