Detection of Sand Dunes on Mars Using a Regular Vine-based Classification Approach

This paper deals with the problem of detecting sand dunes from remotely sensed images of the surface of Mars. We build on previous approaches that propose methods to extract informative features for the classification of the images. The intricate correlation structure exhibited by these features motivates us to propose the use of probabilistic classifiers based on R-vine distributions to address this problem. R-vines are probabilistic graphical models that combine a set of nested trees with copula functions and are able to model a wide range of pairwise dependencies. We investigate different strategies for building R-vine classifiers and compare them with several state-of-the-art classification algorithms for the identification of Martian dunes. Experimental results show the adequacy of the R-vine-based approach to solve classification problems where the interactions between the variables are of a different nature between classes and play an important role in that the classifier can distinguish the different classes

Alternativas tecnológicas para o controle de pragas do fruto da gravioleira.

bitstream/CNPAT-2010/11935/1/Pa-040.pd

Estratégias para o controle de pragas do fruto da gravioleira.

bitstream/CNPAT-2010/11956/1/Ct-048.pd

Levantamento e identificação das principais pragas do sapotizeiro.

Este trabalho objetiva preliminarmente, levantar, identificar e conhecer o grau de severidade de dano, bem como a epoca de ocorrencia das principais pragas e insetos beneficos associados ao sapotizeiro e, a partir dai, tracar estrategias ...bitstream/CNPAT-2010/5384/1/Pa-073.pd

Pragas associadas à aceroleira.

A incidencia de algumas pragas de maior ou menor interesse economica tem sido observada com frequencia em areas irrigadas, destacando-se os pulgoes como a de maior severidade. Esss insetos atacam geralmente a extremidade tenra dos ramos, causando murchamento e morte, o que forca a emitir brotacoes laterais.bitstream/item/33820/1/Ct-038.pd

Indicações de gestão para um laboratório, a partir do cadastro de clientes e de serviços: estudo de caso da clínica fitossanitária Embrapa Clima Temperado.

bitstream/item/31621/1/comunicado91.pd

Ocorrência e grau de severidade de dano das principais pragas da aceroleira.

bitstream/CNPAT-2010/12036/1/Pa-039.pd

Tomada de decisão no agronegócio baseada em inteligência artificial

Purpose: Artificial Intelligence (AI) tools have become popular in the most diverse contexts of use. This research sought to investigate how AI tools were applied in agribusiness by assisting producers in decision-making. Design / methodology / approach: To this end, online and semi-structured interviews were conducted with managers and rural producers who use this type of technology on their properties. Findings: AI was found to be present in machinery, software, and other applications applied for crop monitoring, soil quality verification, and management in general. Users are quite optimistic with the results, especially in decision support during planting period. These differences are perceived before and after technologies utilization. However, interviewers still believe that the human presence is fundamental in the farming. Research limitations / implications: As limitations, it is highlighted the schedule for conducting the interviews, as well as the fact that they were performed online. Despite this, it was possible to verify the importance of the use of technology for the agribusiness sector, serving as support for the management of rural properties. Originality / value: In the Information Systems studies field to relate the use of AI and decision-making in a sector such as agribusiness is something recent and innovative.Finalidade: As ferramentas de Inteligência Artificial têm se popularizado nos mais diversos contextos de uso. A presente pesquisa busca investigar como as ferramentas de IA são aplicadas no agronegócio auxiliando o produtor na sua tomada de decisão. Desenho / metodologia / abordagem: Para tal, foram realizadas entrevistas online e semiestruturadas com gestores e produtores rurais que utilizam este tipo de tecnologia nas propriedades. Descobertas: Descobriu-se que a IA está presente no maquinário, softwares e outros aplicativos utilizados para monitoramento da lavoura, verificação da qualidade do solo e manejos em geral. Os usuários mostram-se bastantes otimistas com os resultados encontrados, principalmente no apoio à decisão durante o período de plantio. Essas diferenças são percebidas no antes e depois do uso das tecnologias. Contudo, os entrevistados ainda creem que a presença do humano é fundamental na lavoura. Limitações / implicações da pesquisa: Como limitações, destaca-se o cronograma de execução das entrevistas, bem como o fato destas terem sido realizadas de maneira online. Apesar disso, foi possível verificar a importância do uso da tecnologia para o setor de agronegócio, servindo como suporte ao gerenciamento das propriedades rurais. Originalidade / valor: No campo dos estudos em Sistemas de Informação, relacionar o uso da Inteligência Artificial e da tomada de decisão em um setor como o agronegócio é algo recente e inovador