|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
|
Data corrente: |
02/01/2012 |
|
Data da última atualização: |
24/01/2020 |
|
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
|
Autoria: |
AMARAL, B.; ROMANI, L.; SOUSA, E. |
|
Afiliação: |
BRUNO AMARAL, ICMC/USP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; ELAINE SOUSA, ICMC/USP. |
|
Título: |
Clustering de séries temporais para acompanhamento de culturas de cana-de-açúcar. |
|
Ano de publicação: |
2011 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO, 19., 2011, São Carlos. Resumos... [S.l.: s.n.], 2011. |
|
Páginas: |
não paginado. |
|
Idioma: |
Português |
|
Notas: |
SIICUSP 2011. |
|
Conteúdo: |
Os impactos do aquecimento global têm sido muito estudados nos últimos anos. A descoberta de conhecimento em dados agrometeorológicos é relevante nesse cenário. Este trabalho, desenvolvido no contexto do projeto AgroDatamine (Fapesp-Microsoft Research), visa a implementação e aplicação de técnicas de mineração de dados para análise de séries temporais obtidas a partir de imagens geradas por sensoriamento remoto para acompanhamento de cana-de-açúcar. |
|
Palavras-Chave: |
Clusterização; Culturas de cana-de-açúcar; Data mining; Mineração de dados; Séries temporais. |
|
Thesaurus Nal: |
Cluster analysis; Sugarcane; Time series analysis. |
|
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/51499/1/clustering.odt
|
|
Marc: |
LEADER 01308nam a2200253 a 4500
001 1911350
005 2020-01-24
008 2011 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aAMARAL, B.
245 $aClustering de séries temporais para acompanhamento de culturas de cana-de-açúcar.$h[electronic resource]
260 $aIn: SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO, 19., 2011, São Carlos. Resumos... [S.l.: s.n.], 2011.$c2011
300 $anão paginado.
500 $aSIICUSP 2011.
520 $aOs impactos do aquecimento global têm sido muito estudados nos últimos anos. A descoberta de conhecimento em dados agrometeorológicos é relevante nesse cenário. Este trabalho, desenvolvido no contexto do projeto AgroDatamine (Fapesp-Microsoft Research), visa a implementação e aplicação de técnicas de mineração de dados para análise de séries temporais obtidas a partir de imagens geradas por sensoriamento remoto para acompanhamento de cana-de-açúcar.
650 $aCluster analysis
650 $aSugarcane
650 $aTime series analysis
653 $aClusterização
653 $aCulturas de cana-de-açúcar
653 $aData mining
653 $aMineração de dados
653 $aSéries temporais
700 1 $aROMANI, L.
700 1 $aSOUSA, E.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
