Empregando Machine Learning na Agricultura com o FME

1. Webinar
FME e Machine Learning:
Inteligência na Agricultura

2. Quem somos nós?
Danilo de Lima Thiago Brigagão
Certified Professional and Trainer

3. Temas apresentados
Processamento
De Imagens
Linguagem R
Em Machine
Learning
Acesso de
imagens na
Nuvem
Cálculo de
NDVI
Porcentagem
de Falhas no
Canavial

4. Tema: FME e Machine Learning – Parte 2
Dia: 28/11/2018
Horas: 15 horas
*Com Fluxos Exemplos – Temas apresentados!
Próximo Webinar

5. A Solutial está situada na cidade de
São José dos Campos – SP
Atendemos presencialmente e
remotamente nossos clientes no Brasil e
América do Sul
Solution + Spatial
Solutial – Soluções e Análise de Dados

6. Transformação de Dados
Validação de Dados Migração de Dados
Spatial ETL
Conversão de Dados Integração de Dados
O que nós oferecemos ?
A Solutial com experiência de mais de 10 anos em análise
e migração de dados tabulares e geográficos.

7. Solutial e Safe Software
A Solutial é um Parceiro Autorizado pela Safe Software.

8. Licenças FME Desktop / Server;
Renovações;
Treinamentos;
Workshops;
Consultorias;
Projetos.
Serviços Oficiais

9. ETL e FME
Extração, Transformação e Carga
E Extração: mais de 400 formatos respeitando suas estruturas;
T Transformação: transforme geometrias, atributos, esquema dos dados;
L Carga: escreva seus dados de saídas carregando suas estruturas / esquemas.
(Feature Manipulation Engine)

10. Mercados
Governo Federal
Prefeituras
Óleo e Gás Telecomunicações
Utilities
Agricultura
Segurança e Defesa
Saúde

11. FME suporta + de 400 formatos

12. GIS
• Esri Shape
• Mapinfo
• Adobe Geospatial PDF
• GML
• KML
• XML
• ...
Vetor
CAD
CAD
• AutoCAD DWG/DXF
• AutoCAD Civil 3D
• Autodesktop A360
• MicroStation DGN V7
• MicroStation DGN V8
• ...

13. Raster
Formatos não espaciais
• GeoTIFF
• JPG, JPEG 2000
• ECW
• Sentinel
• MrSID
• ...
Raster
Não Espaciais
• Excel
• Csv
• PowerPoint
• Word
• Txt
• ...

14. LiDAR & Nuvens de Pontos
3D / BIM
• PointCloud XYZ
• Cesium 3D Point Cloud
• LiDAR LAS
• ...
Nuvens de Pontos
BIM
• AutoCAD Civil 3D
• CityGML
• Cesium 3D Tiles
• Trimble SketchUP
• ...

15. Banco de Dados
Leitura, atualização e gravação
• Oracle;
• SQL Server;
• PostGIS;
• Mysql;
• Teradata;
• Outros.

16. Machine Learning
Aprendizado de máquina – Método:
◎ Algoritmos e técnicas que automatiza
predições
◎ Classificações
◎ Clustering de dados
◎ Contruções de modelos analíticos

17. Inúmeros Insumos
Sensores Satélites GPS Mobiles
Tempo Aviões não - tripuladosDrones

18. Técnicas de Machine Learning
no FME
Algoritmos ML que podemos empregar no
FME:
✓ Mapeamento por proximidade
✓ Agrupamento K-means
✓ Redes bayesianas
✓ Estimativas de densidade Kernel

19. RasterConvolver - Kernel
A partir do FME 2018 existe um transformer
que identifica bordas de feições,
principalmente áreas de vegetação.

20. RasterConvolver - Kernel
Convolution é a operação matemática
realizada entre um arquivo Raster e uma
matriz de números ( um Kernel ).

21. Transformers
Existem transformers para ML que permitem integrações de
métodos e técnicas nas linguagens em Python e em R.

22. Transformer - Python
Versão FME 2018 – compatibilidade Python :
• 2.7
• 3.4
• 3.5
• 3.6
Tensor Flow

23. Transformer - Python
Ficou com dúvida de como trabalhar com bibliotecas
Python no FME?
Entre em contato conosco

24. Case – Identificação de Fungos
Visão computacional é um ramo do
Machine Learning para identificação ( no
nosso caso ) identificação de fungos nas
folhas de café

25. Configuração de Análise de Imagem
RGB – Separação das Bandas
Identificação de Praga
Range - Green

26. Configuração de Análise de Imagem

27. Case – Ervas Daninhas
Clustering de Dados
Este Fluxo realiza a identificação de
Ervas Daninhas em cima de imagens de
plantação de Soja.

28. Case – Ervas Daninhas

29. Clustering de Dados
Algorítmo de Cluster K-means visa
trabalhar com grupos de dados
semelhantes.
No HUB do FME existe um transformer
customizado PointClusterer
https://hub.safe.com/transformers/pointc
lusterer

30. Clustering de Dados

31. Clustering de Dados
Banco de
Imagens
Separação
das
Bandas
K-means
Transformando Pixel em Ponto
Classificação

32. Tema: FME e Machine Learning – Parte 2
Dia: 28/11/2018
Horas: 15 horas
*Com Fluxos Exemplos – Temas apresentados!
Próximo Webinar

33. Entre em contato com a nossa equipe
através dos nossos canais!
comercial@solutial.com.br
www.solutial.com.br
+55 12 3346-6858
+55 12 98269-2570