Aplicação da técnica de Text Mining e espacialização de informações sócio-econômicas em sistemas objetivos de previsão de safra para a região da bacia hidrográfica do Pantanal.

VENDRUSCULO, L. G.; MARIN, F. R.; PILAU, F. G.; PACHECO, L. R. F.

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.author	VENDRUSCULO, L. G.	pt_BR
dc.contributor.author	MARIN, F. R.	pt_BR
dc.contributor.author	PILAU, F. G.	pt_BR
dc.contributor.author	PACHECO, L. R. F.	pt_BR
dc.date.accessioned	2011-04-10T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.available	2011-04-10T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.created	2006-12-12	pt_BR
dc.date.issued	2006	pt_BR
dc.identifier.citation	In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 1., 2006, Campo Grande, MS. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária; São José dos Campos: Inpe, 2006.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/9411	pt_BR
dc.description	Vários estudos acadêmicos e esforços governamentais têm sido empreendidos para predizer, com confiança, a área plantada e a produtividade, no intuito de estimar oficialmente as safras agrícolas brasileiras. A estimativa oficial é baseada em levantamentos sistemáticos, por município, com informação colhida através de entrevistas em estabelecimentos rurais e outros setores organizados da sociedade. É importante, contudo, que outros fatores sejam considerados para a consolidação dos números regionais,estaduais e nacionais, especialmente, os fenômenos climáticos, condições para o manejo das lavouras, ocorrência generalizada de pragas e doenças. Sob esta ótica, presente estudo apresenta a técnica de mineração de textos para incorporação de fatores sócio-econômicos no processo de previsão de safras. Estes fatores foram analisados no contexto de notícias jornalísticas por meio do software Eurekha, que possibilitou formar agrupamentos com índice de similaridades aceitáveis.	pt_BR
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Informação não estruturada	pt_BR
dc.subject	Mineração de texto	pt_BR
dc.subject	Previsão de safras	pt_BR
dc.subject	Banco de dados	pt_BR
dc.subject	Google Earth	pt_BR
dc.subject	Text mining	pt_BR
dc.subject	Non-structured information	pt_BR
dc.subject	Harvest forecast	pt_BR
dc.title	Aplicação da técnica de Text Mining e espacialização de informações sócio-econômicas em sistemas objetivos de previsão de safra para a região da bacia hidrográfica do Pantanal.	pt_BR
dc.type	Artigo em anais e proceedings	pt_BR
dc.date.updated	2020-02-07T11:11:11Z	pt_BR
dc.subject.nalthesaurus	Harvesting	pt_BR
dc.subject.nalthesaurus	Databases	pt_BR
dc.description.notes	Geopantanal 2006.	pt_BR
dc.format.extent2	p. 566-574.	pt_BR
riaa.ainfo.id	9411	pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate	2020-02-07 -02:00:00	pt_BR
dc.contributor.institution	LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA	pt_BR
dc.contributor.institution	FÁBIO RICARDO MARIN, CNPTIA	pt_BR
dc.contributor.institution	FELIPE GUSTAVO PILAU	pt_BR
dc.contributor.institution	LUDMILA ROQUE FERRAZ PACHECO.	pt_BR
Aparece en las colecciones:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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Fichero	Descripción	Tamaño	Formato
PLAplicacaoVendrusculoetalGeopantanal2006.pdf		891.3 kB	Adobe PDF	Visualizar/Abrir

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