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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorANTUNES, J. F. G.pt_BR
dc.contributor.authorOLIVEIRA, S. R. de M.pt_BR
dc.contributor.authorRODRIGUES, L. H. A.pt_BR
dc.date.accessioned2014-02-10T22:21:53Z-
dc.date.available2014-02-10T22:21:53Z-
dc.date.created2011-10-21pt_BR
dc.date.issued2011pt_BR
dc.identifier.citationIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 8., 2011, Bento Gonçalves. Anais... Florianópolis: UFSC; Pelotas: UFPel, 2011.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/903826pt_BR
dc.descriptionRESUMO: Os dados do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) fornecem coberturas de áreas com grande extensão e alta periodicidade, características fundamentais que possibilitam o monitoramento de culturas agrícolas estratégicas para o Brasil, como a da cana-de-açúcar. A mineração de dados é uma abordagem promissora para melhorar a análise de dados de sensoriamento remoto. O objetivo deste trabalho foi aplicar técnicas de mineração de dados para classificação das fases fenológicas da cana-de-açúcar no Estado de São Paulo, utilizando dados MODIS e, também, de precipitação que auxiliam na caracterização do ciclo de desenvolvimento da cultura. As abordagens de seleção de atributos mostraram que todos os atributos do conjunto de dados foram considerados relevantes para a classificação. O balanceamento de classes pelo método de amostragem foi fundamental para melhorar a acurácia do modelo de classificação gerado pelo algoritmo J48. A descoberta do conhecimento pode ser feita através de regras de decisão relevantes para especialistas, revelando a aderência de técnicas de mineração de dados em problemas de classificação de imagens de satélite.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectSeleção de atributospt_BR
dc.subjectÁrvore de decisãopt_BR
dc.subjectDescoberta do conhecimentopt_BR
dc.subjectMineração de dadospt_BR
dc.subjectRecuperação da informaçãopt_BR
dc.titleMineração de dados para classificação das fases fenológicas da cultura da cana-de-açúcar utilizando dados do sensor modis e de precipitação.pt_BR
dc.typeArtigo em anais e proceedingspt_BR
dc.date.updated2020-01-24T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroSensoriamento Remotopt_BR
dc.subject.nalthesaurusRemote sensingpt_BR
dc.subject.nalthesaurusInformation retrievalpt_BR
dc.description.notesSBIAgro 2011.pt_BR
dc.format.extent2Não paginado.pt_BR
riaa.ainfo.id903826pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2020-01-24 -02:00:00pt_BR
dc.contributor.institutionJOÃO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; LUIZ HENRIQUE ANTUNES RODRIGUES, FEAGRI/UNICAMP.pt_BR
Aparece en las colecciones:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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