Remoção de erros em mapas de produtividade via filtragem de dados brutos
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Data de Publicação: | 2004 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662004000100019 |
Resumo: | A automação do processo de obtenção do mapa de produtividade introduz erros nos dados coletados. Processos de filtragem de dados podem eliminar parte dos erros e elevar a qualidade da informação. Um processo de filtragem foi desenvolvido para as características de cada erro presente em um mapa de produtividade. Tais erros podem ser de posicionamento, produtividades improvavelmente altas e baixas, largura de plataforma incorreta, umidade de grãos, distância entre pontos, intervalo de enchimento e limites estatísticos para dados discrepantes. O filtro foi aplicado a seis conjuntos de dados obtidos de seis diferentes monitores de produtividade comerciais. A análise geoestatística dos conjuntos de dados mostrou que a aplicação do filtro diminuiu o efeito pepita e obteve melhores resultados qualitativos na validação cruzada por krigagem, elevando a qualidade final da informação. |
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Remoção de erros em mapas de produtividade via filtragem de dados brutosagricultura de precisãomonitor de produtividadealgoritmoA automação do processo de obtenção do mapa de produtividade introduz erros nos dados coletados. Processos de filtragem de dados podem eliminar parte dos erros e elevar a qualidade da informação. Um processo de filtragem foi desenvolvido para as características de cada erro presente em um mapa de produtividade. Tais erros podem ser de posicionamento, produtividades improvavelmente altas e baixas, largura de plataforma incorreta, umidade de grãos, distância entre pontos, intervalo de enchimento e limites estatísticos para dados discrepantes. O filtro foi aplicado a seis conjuntos de dados obtidos de seis diferentes monitores de produtividade comerciais. A análise geoestatística dos conjuntos de dados mostrou que a aplicação do filtro diminuiu o efeito pepita e obteve melhores resultados qualitativos na validação cruzada por krigagem, elevando a qualidade final da informação.Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG2004-04-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662004000100019Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental v.8 n.1 2004reponame:Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online)instname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG10.1590/S1415-43662004000100019info:eu-repo/semantics/openAccessMenegatti,Leonardo A. A.Molin,José P.por2004-09-28T00:00:00Zoai:scielo:S1415-43662004000100019Revistahttp://www.scielo.br/rbeaaPUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||agriambi@agriambi.com.br1807-19291415-4366opendoar:2004-09-28T00:00Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online) - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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A automação do processo de obtenção do mapa de produtividade introduz erros nos dados coletados. Processos de filtragem de dados podem eliminar parte dos erros e elevar a qualidade da informação. Um processo de filtragem foi desenvolvido para as características de cada erro presente em um mapa de produtividade. Tais erros podem ser de posicionamento, produtividades improvavelmente altas e baixas, largura de plataforma incorreta, umidade de grãos, distância entre pontos, intervalo de enchimento e limites estatísticos para dados discrepantes. O filtro foi aplicado a seis conjuntos de dados obtidos de seis diferentes monitores de produtividade comerciais. A análise geoestatística dos conjuntos de dados mostrou que a aplicação do filtro diminuiu o efeito pepita e obteve melhores resultados qualitativos na validação cruzada por krigagem, elevando a qualidade final da informação. |
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