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| Registros recuperados : 73 | |
| 42. |  | ANGELOTTI, F.; CARMEM MORALES, C. del; HAMADA, E.; BISONARD, E. M.; GONÇALVES, R. R. do V.; MARIO RAGO, A. Climate risk scenarios of orange rust for the sugarcane - producing regions of Argentina and Brazil. Research, Society and Development, v. 11, n.15, e428111536648, 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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| 45. | | GHINI, R.; HAMADA, E.; PEDRO JÚNIOR, M. J.; GONÇALVES, R. R.; PEREIRA, D. A.; MARENGO, J. A. Efeito de mudanças climáticas globais sobre a distribuição espacial de Meloidogyne incognita e do bicho-mineiro do cafeeiro. In: Fitopatologia Brasileira, v. 30, sup., p. 169, ago. 2005. Edição do XXXVIII Congresso Brasileiro de Fitopatologia; XXXVIII Annual Meeting of the Brazilian Phytopathological Society, 2005, Brasília, DF.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 46. | | CHINO, D. Y. T.; GONCALVES, R. R. V.; ROMANI, L. A. S.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. Discovering frequent patterns on agrometeorological data with TrieMotif. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS, 16., 2014, Lisbon. Enterprise information systems: ICEIS 2014: revised selected papers. Switzerland: Springer, 2015. p. 91-107. (Lecture notes in business information processing, 227). Editores: José Cordeiro, Slimane Hammoudi, Leszek Maciaszek, Olivier Camp, Joaquim Filipe.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 48. | | ROMANI, L. A. S.; ZULLO JÚNIOR, J.; NASCIMENTO, C. R.; GONÇALVES, R. R. V.; TRAINA, C; TRAINA, A. J. M. Monitoring sugar cane crops through DTW-based method for similarity search in NDVI time series. In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON THE ANALYSIS OF MULTI-TEMPORAL REMOTE SENSING IMAGES, 5., 2009, Groton, Connecticut. Proceedings... Storrs: UConn, 2009. p. 171-178. MultiTemp 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 49. | | HAMADA, E.; BISONARD, E. M.; GONÇALVES, R. R. do V.; ANGELOTTI, F.; MORALES, C. del C.; RAGO, A. M. Panorama da favorabilidade da doença queima das folhas da cana-de-açucar no Brasil e na Argentina sob efeito das mudanças climáticas. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. p. 775-778.| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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| 52. | | CHINO, D. Y. T.; GONÇALVES, R. R. V.; ROMANI, L. A. S.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. TrieMotif: a new and efficient method to mine frequent K-motifs from large time series. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS, 16.; INTERNATIONAL CONFERENCE ON EVALUATION OF NOVEL APPROACHES TO SOFTWARE ENGINEERING, 9., 2014, Lisbon. Proceedings... [S.l.]: Scitepress, 2014. p. 60-69. ICEIS 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 53. | | GONÇALVES, R. R. V.; ZULLO JÚNIOR, J.; AMARAL, B. F.; COLTRI, P. P.; SOUSA, E. P. M.; ROMANI, L. A. S. Land use temporal analysis through clustering techniques on satellite image time series. In: INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM; CANADIAN SYMPOSIUM ON REMOTE SENSING, 35., 2014, Québec. Energy and our changing planet: proceedings. [S.l.]: IEEE, 2014. p. 2173-2176. IGARSS 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 54. | | ROMANI, L. A. S.; CHINO, D. Y. T.; AVALHAIS, L. P. S.; OLIVEIRA, W. D.; GONÇALVES, R. R. V.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. Involving users in the gestural language definition process for the NInA framework. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON HUMAN FACTORS IN COMPUTING SYSTEMS, 12., 2013, Manaus. Proceedings... Porto Alegre: SBC, 2013. p. 280-283. IHC 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 55. | | 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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| 56. | | 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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| 57. | | PIRES, G. T.; GERALDO, R. H.; ZECHINATTI, V. H.; GONÇALVES, R. R. V.; GOMES, M. A. F.; VALENTE, A. M. M. P. Adição de lodo de esgoto da E.T.E. do município de Jaguariúna em tijolos cerâmicos: estudo de viabilidade. Revista Intellectus, Jaguariúna, ano 8, n. 22, p. 143-158, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 58. | | ROMANI, L. A. S.; GONÇALVES, R. R. do V.; AMARAL, B. F. do; ZULLO JUNIOR, J.; TRAINA JUNIOR, C.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M. Acompanhamento de safras de cana-de-açúcar por meio de técnicas de agrupamento em séries temporais de NDVI. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011. p. 1-8. SBSR 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 59. | | GONÇALVES, R. R. V.; ZULLO JUNIOR, J.; FERRARESSO, C. S.; SOUSA, E. P. M.; ROMANI, L. A. S.; TRAINA, A. J. M. Analysis of NOAA/VHRR multitemporal images, climate conditions and cultivated land of sugarcane fields applied to agricultural monitoring. In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON THE ANALYSIS OF MULTI-TEMPORAL REMOTE SENSING IMAGES, 6., 2011, Trento. Proceedings... Piscataway: IEEE; Italy: University of Trento, 2011. p. 12-14. MultiTemp-2011.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| Registros recuperados : 73 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
04/12/2014 |
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Data da última atualização: |
08/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
CHINO, D. Y. T.; GONÇALVES, R. R. V.; ROMANI, L. A. S.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. |
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Afiliação: |
DANIEL Y. T. CHINO, ICMC/USP; RENATA R. V. GONÇALVES, Cepagri/Unicamp; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; CAETANO TRAINA JÚNIOR, ICMC/USP; AGMA J. M. TRAINA, ICMC/USP. |
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Título: |
TrieMotif: a new and efficient method to mine frequent K-motifs from large time series. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS, 16.; INTERNATIONAL CONFERENCE ON EVALUATION OF NOVEL APPROACHES TO SOFTWARE ENGINEERING, 9., 2014, Lisbon. Proceedings... [S.l.]: Scitepress, 2014. |
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Páginas: |
p. 60-69. |
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ISBN: |
978-989-758-027-7 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
ICEIS 2014. |
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Conteúdo: |
Abstract: Finding previously unknown patterns that frequently occur on time series is a core task of mining time series. These patterns are known as time series motifs and are essential to associate events and meaningful occurrences within the time series. In this work we propose a method based on a trie data structure, that allows a fast and accurate time series motif discovery. From the experiments performed on synthetic and real data we can see that our TrieMotif approach is able to efficiently find motifs even when the size of the time series goes longer, being in average 3 times faster and requiring 10 times less memory than the state of the art approach. As a case study on real data, we also evaluated our method using time series extracted from remote sensing images regarding sugarcane crops. Our proposed method was able to find relevant patterns, as sugarcane cycles and other land covers inside the same area. |
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Palavras-Chave: |
AVHRR-NOAA images; Imagens AVHRR-NOAA; Imagens de satélite; Séries temporais. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Remote sensing; Time series analysis. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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520 $aAbstract: Finding previously unknown patterns that frequently occur on time series is a core task of mining time series. These patterns are known as time series motifs and are essential to associate events and meaningful occurrences within the time series. In this work we propose a method based on a trie data structure, that allows a fast and accurate time series motif discovery. From the experiments performed on synthetic and real data we can see that our TrieMotif approach is able to efficiently find motifs even when the size of the time series goes longer, being in average 3 times faster and requiring 10 times less memory than the state of the art approach. As a case study on real data, we also evaluated our method using time series extracted from remote sensing images regarding sugarcane crops. Our proposed method was able to find relevant patterns, as sugarcane cycles and other land covers inside the same area.
650 $aRemote sensing
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700 1 $aROMANI, L. A. S.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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