1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
Site | mtc-m21b.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 8JMKD3MGP3W34P/3N36JCS |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21b/2016/12.20.17.46 |
Última Atualização | 2021:02.12.13.42.43 (UTC) simone |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21b/2016/12.20.17.46.28 |
Última Atualização dos Metadados | 2023:08.16.17.49.24 (UTC) administrator |
Chave Secundária | INPE--PRE/ |
Chave de Citação | SilvaFonsKört:2016:PrPlEx |
Título | Proposta para o planejamento da expansão da cana-de-açúcar através de inferência bayesiana  |
Ano | 2016 |
Data de Acesso | 05 dez. 2023 |
Tipo Secundário | PRE CN |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 1009 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Silva, Alexsandro Candido de Oliveira 2 Fonseca, Leila Maria Garcia 3 Körting, Thales Sehn |
Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD |
Grupo | 1 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR 2 OBT-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR 3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR |
Afiliação | 1 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 Autor | 1 alexsandro.silva@inpe.br 2 leila.fonseca@inpe.br 3 thales.korting@inpe.br |
Nome do Evento | Workshop de Computação Aplicada, 16 (WORCAP) |
Localização do Evento | São José dos Campos, SP |
Data | 25-26 out. |
Histórico (UTC) | 2016-12-20 17:46:52 :: simone -> administrator :: 2016 2016-12-20 20:30:14 :: administrator -> simone :: 2016 2016-12-22 16:45:54 :: simone -> administrator :: 2016 2018-06-04 02:41:43 :: administrator -> simone :: 2016 2021-02-12 13:42:43 :: simone -> administrator :: 2016 2023-08-16 17:49:24 :: administrator -> simone :: 2016 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Tipo do Conteúdo | External Contribution |
Resumo | Métodos de inferência são utilizados para produzir novas informações espaciais a partir da integração de dados. A inferência Bayesiana utiliza o teorema de Bayes para atualizar o conhecimento prévio de um evento (probabilidade a priori) considerando uma nova evidência (probabilidade condicional), permitindo que se tenha um raciocínio plausível baseado no grau de confiança (probabilidade a posteriori). Redes Bayesianas são modelos que empregam a inferência Bayesiana e são definidas em termo de um grafo acíclico direcionado que representa as variáveis do modelo e suas dependências condicionais. As redes Bayesianas são capazes de inferir a probabilidade de ocorrência de um determinado fenômeno espacial baseado na observação destas variáveis. Neste sentido, este trabalho propõe uma abordagem de redes Bayesianas para identificar áreas potenciais à expansão da cana-de-açúcar nos estados de Goiás e Mato Grosso do Sul. Esta problemática é abordada devido à intensa demanda por etanol que tem impulsionado a expansão da cultura de cana-de-açúcar em direção ao bioma Cerrado. O e-BayNeRD algoritmo (enhanced Bayesian Network for Raster Data) foi utilizado para identificar as áreas mais adequadas à expansão da cana-de-açúcar. O e-BayNeRD é um método baseado na observação de dados raster (dados em formato matricial) e capaz de incorporar o conhecimento do especialista nas análises. O método considera fatores restritivos à expansão da canade- açúcar como topografia, aptidão do solo, condições climáticas e infraestruturas disponíveis para indicar áreas sustentáveis e logisticamente apropriadas para expansão da cultura. O resultado do método é uma imagem de probabilidade, a qual pode ser utilizada para direcionar a expansão da cana-de-açúcar para áreas com maior potencial. Os resultados mostraram que os modelos de redes Bayesianas propostos foram capazes de representar a tendência de expansão da cultura, visto que a maior parte das novas áreas plantadas ocorreu em regiões que o modelo atribuiu com probabilidade superior a 70. |
Área | COMP |
Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Proposta para o... |
Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Proposta para o... |
Arranjo 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Proposta para o... |
Arranjo 4 | urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > XVI WORCAP > Proposta para o... |
Arranjo 5 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > XVI WORCAP > Proposta para o... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | |
|
4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3N36JCS |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3N36JCS |
Idioma | pt |
Arquivo Alvo | silva_proposta.pdf |
Grupo de Usuários | simone |
Grupo de Leitores | administrator simone |
Visibilidade | shown |
Permissão de Atualização | não transferida |
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5. Fontes relacionadas | |
Repositório Espelho | urlib.net/www/2011/03.29.20.55 |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3EQCCU5 8JMKD3MGPCW/3EU2H28 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS 8JMKD3MGPDW34P/49L898E |
Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | archivingpolicy archivist booktitle 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 schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume |
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7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | simone |
atualizar | |
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