Data/hora: 02/06/2024 18:08:52

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	17/08/2011	
Data da última atualização: 	24/01/2020	
Autoria: 	ANTUNES, J. F. G.; RODRIGUES, L. H. A.; OLIVEIRA, S. R. de M.	
Afiliação: 	JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; L. H. A. RODRIGUES, Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA.	
Título: 	Data mining for sugarcane crop classification using MODIS data.	
Ano de publicação: 	2011	
Fonte/Imprenta: 	In: EUROPEAN FEDERATION FOR INFORMATION TECHNOLOGY IN AGRICULTURE, FOOD; THE ENVIRONMENT WORLD CONGRESS ON COMPUTERS IN AGRICULTURE, 8., 2011, Prague. Proceedings... Prague: Czech University of Life Sciences Prague, 2011.	
Páginas: 	p. 55-66.	
ISBN: 	978-80-904830-3-3	
Idioma: 	Inglês	
Notas: 	EFITA/WCCA 2011.	
Conteúdo: 	MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) data provide coverage of large areas and high periodicity. These characteristics are fundamental for monitoring strategic agricultural crops in Brazil, such as sugarcane. Data mining is a promising approach to enhance remote sensing data analysis. The objective of this work was to apply the decision tree induction technique to classify sugarcane crop in São Paulo, Brazil, by using MODIS data. A classification model with a good accuracy has been obtained. Furthermore, such an induction technique allowed for knowledge discovery through decision rules that are relevant for specialists. The results revealed the adherence of data mining techniques to satellite image classification problems.	
Palavras-Chave: 	Árvore de decisão; Cana-de-açúcar em São Paulo; Dados MODIS; Data mining; Decision tree; Mineração de dados; Recuperação da informação.	
Thesagro: 	Sensoriamento Remoto.	
Thesaurus Nal: 	Information retrieval; Remote sensing; Sugarcane.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (15925-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS