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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/3N36JCS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/12.20.17.46
Última Atualização2021:02.12.13.42.43 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/12.20.17.46.28
Última Atualização dos Metadados2023:08.16.17.49.24 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoSilvaFonsKört:2016:PrPlEx
TítuloProposta para o planejamento da expansão da cana-de-açúcar através de inferência bayesiana
Ano2016
Data de Acesso29 mar. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1009 KiB
2. Contextualização
Autor1 Silva, Alexsandro Candido 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 EventoWorkshop de Computação Aplicada, 16 (WORCAP)
Localização do EventoSão José dos Campos, SP
Data25-26 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
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoMétodos 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.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Proposta para o...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Proposta para o...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Proposta para o...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > XVI WORCAP > Proposta para o...
Arranjo 5urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > XVI WORCAP > Proposta para o...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 20/12/2016 15:46 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3N36JCS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3N36JCS
Idiomapt
Arquivo Alvosilva_proposta.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/49L898E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.01.23.43 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy 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
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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