Data/hora: 23/05/2024 09:54:41

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Anais de Congresso	
Data corrente: 	11/10/2011	
Data da última atualização: 	24/01/2020	
Autoria: 	GONÇALVES, R. R. V.; ZULLO JUNIOR, J.; FERRARESSO, C. S.; SOUSA, E. P. M.; ROMANI, L. A. S.; TRAINA, A. J. M.	
Afiliação: 	R. R. V. GONÇALVES, Cepagri/Unicamp; JURANDIR ZULLO JUNIOR, Cepagri/Unicamp; C. S. FERRARESSO, Cepagri/Unicamp; E. P. M. SOUSA, USP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; A. J. M. TRAINA, USP.	
Título: 	Analysis of NOAA/VHRR multitemporal images, climate conditions and cultivated land of sugarcane fields applied to agricultural monitoring.	
Ano de publicação: 	2011	
Fonte/Imprenta: 	In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON THE ANALYSIS OF MULTI-TEMPORAL REMOTE SENSING IMAGES, 6., 2011, Trento. Proceedings... Piscataway: IEEE; Italy: University of Trento, 2011.	
Páginas: 	p. 12-14.	
Idioma: 	Inglês	
Notas: 	MultiTemp-2011.	
Conteúdo: 	The purpose of this work is to assess the sugarcane yield variation in regional scale through NDVI images from a low resolution spatial satellite. We have used Principal Component Analysis (PCA) and Cluster Analysis to correlate sugarcane cultivated land with multitemporal NDVI images also verifying the influence of climate conditions to them. According to both techniques (PCA and clustering), clusters for different set of variables are distinct only when cultivated land was included in the dataset. On the contrary, climate variables determine the clustering formation. Exploring multitemporal images from high resolution satellites through data mining techniques, such as cluster analysis, is a valuable way to improve crops monitoring specially at a time when it becomes increasingly important to understand the impact of climate change on agriculture.	
Palavras-Chave: 	Análise de componentes principais; Cana-de-açúcar; Clusterização; Imagens NDVI; Monitoramento agrícola; Séries temporais.	
Thesaurus Nal: 	Cluster analysis; Principal component analysis; Time series analysis.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (15982-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS