Data/hora: 03/06/2024 12:57:13

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 17/08/2011
Data da última atualização: | 24/01/2020
Autoria: | AMARAL, B. F.; CHINO, D. Y.; ROMANI, L. A. S.; GONÇALVES, R. R. V.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M.
Afiliação: | BRUNO F. AMARAL, USP; DANIEL Y. CHINO, USP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; RENATA R. V. GONÇALVES, Cepagri/Unicamp; ELAINE P. M. DE SOUSA, USP; AGMA J. M. TRAINA, USP.
Título: | Análise e mineração de dados de sensores orbitais para acompanhamento de safras de cana-de-açúcar.
Ano de publicação: | 2011
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO, 31; WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA À GESTÃO DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS NATURAIS, 3., 2011, Natal. Computação para todos: no caminho da evolução social: anais. Natal: UFRN, 2O11.
Páginas: | p. 1472-1481.
Idioma: | Português
Notas: | WCAMA 2011.
Conteúdo: | Resumo. O impacto causado por eventos climáticos extremos em todo o mundo tem motivado pesquisas para redução de gases de efeito estufa. No Brasil, a cana-de-açúcar é a principal fonte para produção de etanol, como alternativa a combustíveis fósseis. Nesse contexto, dados de sensoriamento remoto têm sido utilizados para monitorar safras de cana-de-açúcar e apoiar pesquisas científicas. Neste trabalho, é proposta uma metodologia baseada em agrupamento de dados para analisar séries temporais de NDVI obtidas de satélites AVHRR/NOAA. Os experimentos mostram que a abordagem proposta permite identificar áreas com padrões de desenvolvimento similares, considerando também os diferentes ciclos de vida da cultura.
Palavras-Chave: | Análise de séries temporais; Clustering; Clusterização; Data mining; Mineração de dados; Safras de cana-de-açúcar.
Thesaurus Nal: | Sugarcane; Time series analysis.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/40112/1/analise2011.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (15927-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS