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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSANTOS, F. E. de O.
dc.contributor.authorSILVA, M. A. S. da
dc.contributor.authorMATOS, L. N.
dc.contributor.authorMOURA, F. R. de
dc.contributor.authorDOMPIERI, M. H. G.
dc.date.accessioned2021-12-29T02:04:33Z-
dc.date.available2021-12-29T02:04:33Z-
dc.date.created2021-12-28
dc.date.issued2021
dc.identifier.citationIn: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TABULEIROS COSTEIROS, 10., 2021, Aracaju. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2021.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1138495-
dc.descriptionO presente trabalho teve como objetivo segmentar os municípios Brasileiros de acordo com seus padrões espaço-temporais de diversidade agrícola. O índice de diversidade foi definido para oito categorias e calculado através do índice de entropia de Shannon a partir de estimativas anuais (1999-2018) da produção agrícola do IBGE. O método de segmentação proposto é baseado em Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen e em algorítmos de análise de agrupamentos como o k-médias e o kml3d. Os resultados mostraram que o método proposto mostrou-se efetivo para a segmentação dos dados espaciais em painel da diversidade agropecuária brasileira, auxiliando na identificação de tendências e na proposição de uma regionalização de acordo com o perfil de diversidade municipal.pt_BR
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectDiversidade agrícola
dc.subjectAnálise espacial
dc.titleSegmentação da diversidade espaço-temporal da agricultura brasileira por meio de uma abordagem baseada em aprendizado de máquina.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroAnálise
dc.format.extent2p. 59-63.
riaa.ainfo.id1138495
riaa.ainfo.lastupdate2021-12-28
dc.contributor.institutionFLÁVIO EMANUEL DE OLIVEIRA SANTOS; MARCOS AURELIO SANTOS DA SILVA, CPATC; LEONARDO NOGUEIRA MATOS, UFS; FÁBIO RODRIGUES DE MOURA; MARCIA HELENA GALINA DOMPIERI, CNPM.
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CPATC)

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