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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3N2UABL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/12.19.12.48
Última Atualização2017:02.24.15.43.48 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/12.19.12.48.31
Última Atualização dos Metadados2020:07.27.15.05.05 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoSilvaFonsKört:2016:BaNeMo
TítuloBayesian network model to predict areas for sugarcane expansion in Brazilian Cerrado
Ano2016
Data de Acesso27 nov. 2022
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho3113 KiB
2. Contextualização
Autor1 Silva, Alexsandro Cândido de Oliveira
2 Fonseca, Leila Maria Garcia
3 Körting, Thales Sehn
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
Grupo1 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 OBT-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 alexsandro.silva@inpe.br
2 leila.fonseca@inpe.br
3 thales.korting@inpe.br
Nome do EventoBrazilian Symposium on GeoInformatics, 17 (GEOINFO)
Localização do EventoCampos do Jordão, SP
Data27-30 nov. 2016
Título do LivroAnais
Histórico (UTC)2016-12-19 12:48:41 :: simone -> administrator :: 2016
2016-12-20 20:30:06 :: administrator -> simone :: 2016
2016-12-22 16:45:36 :: simone -> administrator :: 2016
2017-02-20 15:56:31 :: administrator -> simone :: 2016
2017-02-24 15:43:48 :: simone -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:41:40 :: administrator -> simone :: 2016
2020-05-20 13:51:53 :: simone -> administrator :: 2016
2020-07-27 15:05:05 :: administrator -> simone :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoThe growing demand for ethanol has powered the shift of the sugarcane frontier into the Brazilian Cerrado, mainly in the states of Goiás and Mato Grosso do Sul. Therefore, this study aims to propose Bayesian Network models for identifying potential areas for sugarcane expansion in Goiás and Mato Grosso do Sul states. The models take into account constraint factors in relation to the sugarcane expansion such as topography, soil aptitude, climate conditions, and available infrastructures. Results showed that Bayesian Network models proposed in this study were able to represent the tendency of sugarcane expansion.
ÁreaCOMP
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Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Bayesian network model...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Bayesian network model...
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agreement.html 19/12/2016 09:48 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3N2UABL
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3N2UABL
Idiomaen
Arquivo Alvo216-227silva-1.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3EU2H28
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
8JMKD3MGPDW34P/42T2PKB
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission rightsholder secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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