Data/hora: 16/05/2024 16:52:10

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 06/05/2019
Data da última atualização: | 15/01/2020
Autoria: | WERNER, J. P. S.; ESQUERDO, J. C. D. M.; OLIVEIRA, S. R. de M.
Afiliação: | JOÃO PAULO SAMPAIO WERNER; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA.
Título: | Uso da mineração de dados na classificação do algodão utilizando séries-temporais de imagens MODIS.
Ano de publicação: | 2019
Fonte/Imprenta: | In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019.
Páginas: | 4 p.
ISBN: | 978-85-17-00097-3
Idioma: | Português
Notas: | Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. SBSR 2019.
Conteúdo: | RESUMO. O objetivo do trabalho foi avaliar o uso de técnicas de mineração de dados extraídos de séries temporais de índices vegetativos do sensor MODIS para a classificação de padrões temporais do cultivo do algodão herbáceo. A partir da série temporal de imagens, foram gerados perfis espectro-temporais e extraídas 11 métricas fenológicas na forma de imagens de decomposição. Com as informações das métricas fenológicas e dados de referência terrestre, técnicas de mineração de dados foram aplicadas para gerar regras de classificação que, posteriormente, foram utilizadas para separar os padrões com cultivo de algodão de outras coberturas vegetais. Os resultados encontrados demonstraram a capacidade dos modelos para discriminar padrões de algodão de outras coberturas.
Palavras-Chave: | Árvore de decisão; Data mining; Decision tree; Índice de vegetação; Métricas fenológicas; Mineração de dados; Phenological metrics; Séries temporais; TIMESAT.
Thesaurus Nal: | Time series analysis; Vegetation index.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/196955/1/PL-Uso-mineracao-SBSR-2019.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (20049-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS