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| Registros recuperados : 54 | |
| 25. |  | DOURADO, C. da S.; ÁVILA, A. M. H. de; OLIVEIRA, S. R. de M. Regionalização da precipitação no estado da bahia por meio de técnicas de mineração de dados. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE METEOROLOGIA, 17.; ENCONTRO DE METEOROLOGIA DOS PAÍSES DO MERCOSUL E ASSOCIADOS, 1.; ENCONTRO SUL AMERICANO DE APLICAÇÕES DO SISTEMA EUMETCast PARA O MONITORAMENTO METEOROLÓGICO E AMBIENTAL, 4.; ENCONTRO DE METEOROLOGIA OPERACIONAL, 2., 2012, Gramado. Anais: programa. Gramado: UFRGS, 2012. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 33. | | COLTRI, P. P.; GONÇALVES, R. R. V.; AVILA, A. M. H.; ROMANI, L. A. S.; ZULLO JUNIOR, J.; PINTO, H. S. Análise dos dados de projeção climática do modelo ETA e suas implicações para a cultura do café arabica. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 17., 2011, Guarapari. Riscos climáticos e cenários agrícolas futuros: anais. Guarapari: Incaper, 2011. Não paginado. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 34. | | GONÇALVES, R. R. V.; COLTRI, P. P.; AVILA, A. M. H.; ROMANI, L. A. S.; ZULLO JUNIOR, J.; PINTO, H. S. Análise comparativa do clima atual e futuro para avaliar a expansão da cana-de-açúcar em São Paulo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 17., 2011, Guarapari. Riscos climáticos e cenários agrícolas futuros: anais. Guarapari: Incaper, 2011. Não paginado. 1 CD-ROM. CBA 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 36. | | NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; TRAINA JÚNIOR, C.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M. Análise baseada em fractais para identificação de mudanças de tendências em múltiplas séries climáticas. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON DATABASES, 25., 2010, Belo Horizonte. Proceedings... Belo Horizonte: UFMG, 2010. p. 65-72. SBBD 2010.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 37. | | NUNES, S. A.; AVILA, A. M. H.; ROMANI, L. A. S.; TRAINA, A. J. M.; COLTRI, P. P.; SOUSA, E. P. M. To be or not to be real: fractal analysis of data streams from a regional climate change model. In: Annual ACM Symposium on Applied Computing, 27., 2012, 2, Riva del Garda. Proceedings... New York: ACM, 2012. p. 831-832. SAC '12.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 38. | | NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; COLTRI, P. P.; TRAINA, A. J. M.; SOUSA, E. P. M. Finding spatio-temporal patterns in multidimensional data streams. Journal of Information and Data Management, v. 4, n. 3, p. 327-340, Oct. 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 39. | | NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; TRAINA JUNIOR, C.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M. Fractal-based analysis to identify trend changes in multiple climate time series. Journal of Information and Data Management, Belo Horizonte, v. 2, n. 1, p. 51-57, Feb. 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 40. | | ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H. de; CHINO, D. Y. T.; ZULLO JÚNIOR, J.; CHBEIR, R.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. A new time series mining approach applied to multitemporal remote sensing imagery. IEEE transactions on geoscience and remote sensing, New York, v. 51, n. 1, p. 140-150, Jan. 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| Registros recuperados : 54 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
06/08/2009 |
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Data da última atualização: |
31/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
ROMANI, L. A. S.; TRAINA, A. J. M.; SOUSA, E. P. M. de; ZULLO JÚNIOR, J.; AVILA, A. M. H.; RODRIGUES JR. J. F.; TRAINA JÚNIOR. C. |
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Afiliação: |
LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; AGMA J. M. TRAINA, Ciência da Computação/USP São Carlos; ELAINE P. M. DE SOUSA, Ciência da Computação/USP São Carlos; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, CEPAGRI/ UNICAMP; ANA M. H. AVILA, CEPAGRI/UNICAMP; JOSE FERNANDO RODRIGUES JR., UFSCAR; CAETANO TRAINA JÚNIOR, Ciência da Computação/USP São Carlos. |
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Título: |
Computational framework to analyze agrometeorological, climate and remote sensing data: challenges and perspectives. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO, 29., 2009, Bento Gonçalves. Anais... Rio Grande do SUL: Instituto de Informática UFRGS. |
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Páginas: |
p. 323-337. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
CSBC 2009. |
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Conteúdo: |
In the past few years, improvements in the data acquisition technology have decreased the time interval of data gathering. Consequently, institutions have stored huge amounts of data such as climate time series and remote sensing images. Computational models to filter, transform, merge and analyze data from many different areas are complex and challenging. The complexity increases even more when combining several knowledge domains. Examples are research in climatic changes, biofuel production and environmental problems. A possible solution to the problem is the association of several computational techniques. Accordingly, this paper presents a framework to analyze, monitor and visualize climate and remote sensing data by employing methods based on fractal theory, data mining and visualization techniques. Initial experiments showed that the information and knowledge discovered from this framework can be employed to monitor sugar cane crops, helping agricultural entrepreneurs to make decisions in order to become more productive. Sugar cane is the main source to ethanol production in Brazil, and has a strategic importance for the country economy and to guarantee the Brazilian self-sufficiency in this important, renewable source of energy. |
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Palavras-Chave: |
Cana-de-açúcar; Dados agrometeorológicos; Dados climáticos; Dados de sensoriamento remoto; Dados massivos; Data mining; Mineração de dados; Séries temporais; Técnicas de visualização; Teoria dos fractais. |
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Thesagro: |
Agricultura. |
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Thesaurus NAL: |
Agriculture; Remote sensing; Sugarcane. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/13655/1/ROMANI_2009.pdf
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Marc: |
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520 $aIn the past few years, improvements in the data acquisition technology have decreased the time interval of data gathering. Consequently, institutions have stored huge amounts of data such as climate time series and remote sensing images. Computational models to filter, transform, merge and analyze data from many different areas are complex and challenging. The complexity increases even more when combining several knowledge domains. Examples are research in climatic changes, biofuel production and environmental problems. A possible solution to the problem is the association of several computational techniques. Accordingly, this paper presents a framework to analyze, monitor and visualize climate and remote sensing data by employing methods based on fractal theory, data mining and visualization techniques. Initial experiments showed that the information and knowledge discovered from this framework can be employed to monitor sugar cane crops, helping agricultural entrepreneurs to make decisions in order to become more productive. Sugar cane is the main source to ethanol production in Brazil, and has a strategic importance for the country economy and to guarantee the Brazilian self-sufficiency in this important, renewable source of energy.
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700 1 $aSOUSA, E. P. M. de
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700 1 $aAVILA, A. M. H.
700 1 $aRODRIGUES JR. J. F.
700 1 $aTRAINA JÚNIOR. C.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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