Resultado da Pesquisa
A expressão de busca foi <related:sid.inpe.br/marte2/2015/06.15.15.01.13-0:pt:title:2:conhecimento modelagem ambiente aplicada:modelagem conhecimento aplicada deteccao mudancas ambiente costeiro:>.
5 referências similares encontradas (inclusive a original) buscando em 22 dentre 22 Arquivos.
Data e hora local de busca: 16/05/2024 08:19.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3JM49HL
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2015/06.15.15.01.12
Última Atualização2015:06.15.15.01.12 (UTC) banon
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2015/06.15.15.01.13
Última Atualização dos Metadados2021:02.24.03.36.29 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-0076-8
Rótulo401
Chave de CitaçãoMoreiraAlmCruFurSoa:2015:MoCoAp
TítuloModelagem do conhecimento aplicada à detecção de mudanças em ambiente costeiro
FormatoInternet
Ano2015
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho463 KiB
2. Contextualização
Autor1 Moreira, Mayne Assunção
2 Almeida, Paula Maria Moura de
3 Cruz, Carla Bernadete Madureira
4 Furtado, Luiz Felipe de Almeida
5 Soares, Mario Luiz Gomes
Grupo1
2
3
4 YYY-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1
2
3
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 mayne89@gmail.com
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 17 (SBSR)
Localização do EventoJoão Pessoa
Data25-29 abr. 2015
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas2023-2030
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2015-06-15 15:01:13 :: banon -> administrator ::
2021-02-24 03:36:29 :: administrator -> simone :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoThe landscape is constantly changing, be it natural or anthropogenic character. Coastal environments are naturally more dynamic than the inner portions of the continent, and lately has been suffering with landscape changes by anthropogenic action. Aiming at monitoring of these environments, the study of the landscape changes has always been the target of numerous studies of remote sensing. At the same time, the techniques used for such analyzes has been constant improvement, however, a major challenge is still analyzing large time series in such dynamic environment as coastal areas. In this context, the present work was developed in the pursuit of optimizing change detection techniques, without losing the quality of the product generated. Using a historical series of nine TM/Landsat 5 images, with 30 km resolution, covering the period 1984-2006, and object-based images analysis, a multiresolution segmentation of bands 3 and 4 each scene was done. The classification of areas of change was made in two levels of segmentation using mainly descriptors NDVI (mín/máx_NDVI and amp_NDVI). The result showed that the optimization technique and the descriptors used were very efficient for the separability of the classes not change and change, with very good global accuracy (0.81) and Kappa index (0.76) at 1: 150,000 scale, validated based reference points collected in the field.
ÁreaSRE
TipoAnálise de séries de tempo de imagens de satélite
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 17 > Modelagem do conhecimento...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 17 > Modelagem do conhecimento...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 17 > Modelagem do conhecimento...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > YYY-PCI-CGOBT > Modelagem do conhecimento...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3JM49HL
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3JM49HL
Idiomapt
Arquivo Alvop0401.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3JJLLP2
8JMKD3MGPCW/448AS3H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2015/05.31.21.54 23
sid.inpe.br/bibdigital/2021/02.24.03.34 2
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3PSLT4D
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2017/10.27.13.11.44
Última Atualização2017:10.27.13.11.44 (UTC) banon
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2017/10.27.13.11.45
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.07.27 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00088-1
Rótulo59772
Chave de CitaçãoCintraFern:2017:MoCoAp
TítuloModelagem do conhecimento aplicada à análise da vegetação
FormatoInternet
Ano2017
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1965 KiB
2. Contextualização
Autor1 Cintra, Danielle Pereira
2 Fernandes, Manoel do Couto
Endereço de e-Mail do Autor1 daniellecintra@id.uff.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Maildaniela.seki@inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR)
Localização do EventoSantos
Data28-31 maio 2017
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas3507-3514
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2017-10-27 13:11:45 :: banon -> administrator ::
2018-06-06 03:07:27 :: administrator -> banon :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoThe significant forest fragmentation present in the Atlantic Forest, caused by human or natural actions, results in massive changes in ecosystems and the impossibility of permanence and survival of many species. Then it becomes necessary studies on the structure and distribution of forest remnants, with purpose of concrete actions, especially in areas considered at risk. The aim of this work is to contribute to a method for evaluate forest fragments by determining the vegetation structure quality, through knowledge modeling with the support of geoecology and Geographic object-based image analysis (GEOBIA) using the river basin Cuiaba, Petropolis, RJ as a model area. For the development of the methodology were used one WorldView-II image, a Digital Elevation Model Hydrologically Consistent (MDEHC) and vector data of the study site at 1:10.000. The application of normalized difference vegetation index (NDVI) was used in order to delimitate forest fragments The Geoecological variables were generated to help the evaluation of the vegetation structure quality, taking into account the field sampling. With the view to modeling the vegetation structure quality in InterIMAGE software was performed the average value of NDVI and annual global radiation (Wh/m2), presented with best results. All analyzed fragments showed more than 50% of their areas with medium quality vegetation, and only three fragments showed high quality areas, ranging from 7.3 to 19.4%. These data are compatible with field sampling, demonstrating the potential of the methodology used that can be replicated to other areas.
ÁreaSRE
TipoFloresta e outros tipos de vegetação
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 18 > Modelagem do conhecimento...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 18 > Modelagem do conhecimento...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 18 > Modelagem do conhecimento...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3PSLT4D
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3PSLT4D
Idiomapt
Arquivo Alvo59772.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3PMFNUS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2017/09.25.14.55 3
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)banon
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3JM4DAH
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2015/06.15.15.46.36
Última Atualização2015:06.15.15.46.36 (UTC) banon
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2015/06.15.15.46.37
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.23.57 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-0076-8
Rótulo941
Chave de CitaçãoSousaFernCost:2015:MoCoAp
TítuloModelagem do conhecimento aplicada a susceptibilidade de ocorrência de incêndios no Parque Nacional de Itatiaia
FormatoInternet
Ano2015
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho534 KiB
2. Contextualização
Autor1 Sousa, Gustavo Mota de
2 Fernandes, Manoel do Couto
3 Costa, Gilson Alexandre Ostwald Pedro da
Endereço de e-Mail do Autor1 gustavobond@gmail.com
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 17 (SBSR)
Localização do EventoJoão Pessoa
Data25-29 abr. 2015
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas4822-4827
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2015-06-15 15:46:37 :: banon -> administrator ::
2018-06-06 03:23:57 :: administrator -> banon :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoForest fires result from numerous causes, usually triggered by human agents. Nevertheless, the landscape has several characteristics that can ease fire generation and spread, which are important indicators for the prevention and combat of forest fires. The goal of this paper is to contribute methodologically to the field of forest fire susceptibility mapping through the application of knowledge models built with conceptual support from Geoecology, Data Mining and GEOBIA techniques. The study area is located in Brazil, more specifically in a protected area known as the Itatiaia National Park, an Atlantic Forest reminiscent area between the states of Rio de Janeiro and Minas Gerais. Multiple data sources were used in the development of the methodology: AVNIR-2/ALOS imagery; Digital Elevation Models (DEM); and burned area reports acquired in situ from 2008 to 2012. The Geoecological variables were analyzed by means of data mining techniques which supported the generation of decision trees for susceptibility classification. Fire susceptibility mapping was then computed through a GEOBIA-based classification technique. The results showed that the susceptibility mapping produced is highly correlated with the actual forest fires that occurred in the Park, even though they define a smaller percentage of high susceptibility areas when compared to prior susceptibility mapping initiatives for the study area.
ÁreaSRE
TipoClassificação e mineração de dados
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 17 > Modelagem do conhecimento...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 17 > Modelagem do conhecimento...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 17 > Modelagem do conhecimento...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3JM4DAH
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3JM4DAH
Idiomapt
Arquivo Alvop0941.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3JJLLP2
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2015/05.31.21.54 5
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)banon
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador3ERPFQRTRW/39UUKH2
Repositóriodpi.inpe.br/marte/2011/06.30.13.21
Última Atualização2011:06.30.13.21.02 (UTC) wanderf@dsr.inpe.br
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/marte/2011/06.30.13.21.02
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.02.23.46 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00056-0 (Internet)
978-85-17-00057-7 (DVD)
Chave de CitaçãoSousaSantFerrFern:2011:MoCoAp
TítuloModelagem do conhecimento aplicada ao estudo da Susceptibilidade à Ocorrência de Incêndios no maciço da Pedra Branca/RJ
FormatoDVD, Internet.
Ano2011
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho800 KiB
2. Contextualização
Autor1 Sousa, Gustavo Mota de
2 Santos, Fábio Ventura dos
3 Ferreira, Rodrigo da Silva
4 Fernandes, Manoel do Couto
Afiliação1 Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro - UFRRJ
2 Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ
3 Pontifícia Universidade Católica – PUC Rio
4 Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ
Endereço de e-Mail do Autor1 gustavoms@ufrrj.br
2 fabio.ventura.santos@gmail.com
3 rsilva@ele.puc-rio.br
4 manoel.fernandes@ufrj.br
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Galvão, Lênio Soares
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 15 (SBSR).
Localização do EventoCuritiba
Data30 abr. - 5 maio 2011
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas7974-7981
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2011-08-15 15:17:48 :: wanderf@dsr.inpe.br -> administrator :: 2011
2018-06-06 02:23:46 :: administrator -> tereza@sid.inpe.br :: 2011
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavewildfires
knowledge model
InterIMAGE
geoecology
incêndios florestais
modelagem do conhecimento
InterIMAGE
geoecologia
ResumoThis article aims to use the methodology of Cartography Geoecological of susceptibility to wildfires developed through the knowledge model using open source software InterIMAGE 1.21. The susceptibility methodology uses existing nature variables in the landscape that promote the begins of wildfires in the area of the Pedra Branca massif as part of the Atlantic Forest and is located in the Rio de Janeiro city, Brazil. The data used are slope and solar radiation maps, both extracted from Digital Elevation Model (DEM) and combustibility map that was developed from a land cover map. These maps were combined using decision rules developed by the analytical-integrative approach, which resulted in the generation wildfires susceptibility classes. The software is developed by the Laboratory Vision Computer - LVC / PUC-Rio in partnership with the National Institute for Space Research - INPE, has provided excellent results for this study and allows the application of the methodology in other protected areas that present the wildfires prevention and providing assistance to combat this phenomenon in nature. The research also aims to enter other variables of the landscape to make the knowledge model of the wildfires still closer to reality in order to bring new applications to software InterIMAGE.
ÁreaSRE
TipoQueimadas, Riscos Ambientais e Poluição
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/3ERPFQRTRW/39UUKH2
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/3ERPFQRTRW/39UUKH2
Idiomapt
Arquivo Alvop0746.pdf
Grupo de Usuárioswanderf@dsr.inpe.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group issn label lineage mark nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)tereza@sid.inpe.br
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3E7UMTL
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2013/05.31.18.48
Última Atualização2013:07.15.13.36.54 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2013/05.31.18.48.17
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.07 (UTC) administrator
ISSN1984-3909
1809-6875
Rótulolattes: 1661283751157601 1 SouzaCuAnCaVoEs:2013:TéExCo
Chave de CitaçãoSouzaCuAnCaVoEs:2013:TéExCo
TítuloTécnicas de extração de conhecimentos aplicadas a modelagem de ocorrência da Cercosporiose (cercospora coffeicola berkeley & cooke) em cafeeiros na região Sul de Minas Gerais / Technical knowledge extraction applied to modeling of occurrence (cercospora coffeicola berkeley & cooke) coffee in the southern region of Minas Gerais
Ano2013
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho1183 KiB
2. Contextualização
Autor1 Souza, Vanessa Cristina Oliveira de
2 Cunha, Rodrigo Luz da
3 Andrade, Livia Naiara
4 Carvalho, Vicente Luiz de
5 Volpato, Margarete Marin Lordelo
6 Esmin, Ahmed Ali Abdalla
Grupo1 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais/EPAMIG - Unidade Regional do Sul de Minas (URESM) - Cx. P. 176 - 37200-000 - Lavras - MG
3 Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais/EPAMIG - Unidade Regional do Sul de Minas (URESM) - Cx. P. 176 - 37200-000 - Lavras - MG
4 Universidade Federal de Lavras /UFLA - Departamento de Ciência da Computação/DCC - Cx. P. 3037 37200-000 - Lavras - MG - aesmin@gmail.com
5 Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais/EPAMIG - Unidade Regional do Sul de Minas (URESM) - Cx. P. 176 - 37200-000 - Lavras - MG
6 Universidade Federal de Lavras /UFLA - Departamento de Ciência da Computação/DCC - Cx. P. 3037 37200-000 - Lavras - MG - aesmin@gmail.com
Endereço de e-Mail do Autor1 vanessa.vcos@gmail.com
Endereço de e-Mailvanessa.vcos@gmail.com
RevistaCoffee Science
Volume8
Número1
Páginas91-100
Histórico (UTC)2013-05-31 18:48:17 :: lattes -> administrator ::
2018-06-04 23:39:07 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2013
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveCoffea arabica
mineração de dados epidemiológicos
epidemiologia de doenças de plantas
Coffea arabica L.
epidemiological data mining
epidemiology of plant diseases
ResumoO levantamento do progresso da cercosporiose torna-se potencialmente útil e compreensível no entendimento da doença e no processo de tomada de decisão para medidas de controle. Nos últimos anos, programas computacionais têm ajudado a elucidar quais fatores bióticos ou abióticos são mais representativos. Objetivou-se, neste trabalho, investigar, utilizando técnicas de extração do conhecimento, quais atributos ambientais e fenológicos mais influenciam na ocorrência da cercosporiose em cafeeiros no Sul de Minas Gerais, sob dois sistemas de cultivo: convencional e orgânico. Para isso, foram organizados dados de incidência de cercosporiose nos dois sistemas de cultivo, com dados climáticos e fenológicos da cultura, em um período de cinco anos de avaliação. Em seguida, um algoritmo de extração do conhecimento baseado em árvore de decisão foi utilizado para obter os atributos que mais favorecem a ocorrência da cercosporiose. Os modelos gerados tiveram 60% de taxa de acerto e mostraram que a temperatura média foi o atributo de maior influência na totalidade dos dados e para o sistema convencional de cultivo. No manejo orgânico, a precipitação mensal e a fenologia são os fatores que mais interferem na ocorrência da doença. Termos para indexação ABSTRACT: The survey of the progress of Cercospora leaf spot becomes potentially useful and understandable in understanding the disease process and in decision making for control measures. In the last years, computer programs have helped to elucidate what factors are biotic or abiotic more representative. The aim of this work was to investigate, using knowledge extraction techniques, which phenological and environmental attributes most influence on the occurrence of Cercospora leaf spot on coffee trees in southern Minas Gerais, under two tillage systems: conventional and organic. For this, data were organized incidence of Cercospora leaf spot in both cropping systems, with climatic data and phenological crop in a period of five years of evaluation. Then an algorithm based on knowledge extraction decision tree was used to obtain the attributes that most favor the occurrence of Cercospora leaf spot. The generated models were 60% hit rate and showed that the average temperature of the attribute was greater influence on the entire data and the conventional culture system. In organic management, the precipitation and phenology are the factors that most influence the occurrence of disease. Index terms: Coffea arabica L., epidemiological data mining, epidemiology of plant diseases.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Técnicas de extração...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/3E7UMTL
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/3E7UMTL
Idiomapt
Arquivo Alvo366-2751-1-PB.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
lattes
marciana
self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
URL (dados não confiáveis)http://www.coffeescience.ufla.br/index.php/Coffeescience/article/view/366
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi format isbn lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
atualizar