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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoBONES, C. C.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M. de. Clustering multivariate climate data streams using fractal dimension. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON DATABASES, 30., 2015, Petrópolis. Proceedings... Petrópolis: Laboratório Nacional de Computação Científica, 2015. p. 41-52. SBBD 2015.

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2.Imagem marcado/desmarcadoBONES, C. C.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M. de. Improving multivariate data streams clustering. Procedia Computer Science, v. 80, p. 461-471, 2016. Edição dos Proceedings do 16th International Conference on Computational Science, San Diego, 2016.

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3.Imagem marcado/desmarcadoCOLABARDINI, J. E. de M.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M. de. Soluções em gerenciamento de dados aplicadas à agrometeorologia. In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO, 20., 2012, São Carlos. [S.l.: s.n.], 2012. Não paginado. SIICUSP 2012.

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4.Imagem marcado/desmarcadoROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA JÚNIOR, C.; ZULLO JÚNIOR, J.; TRAINA, A. J. M. Aplicação de método baseado em fractais para detecção de correlações entre imagens AVHRR-NOAA e dados agroclimáticos em regiões produtoras de cana-de-açúcar. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 14., 2009, Natal. Anais... São José dos Campos: INPE, 2009. p. 403-410. SBSR 2009.

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5.Imagem marcado/desmarcadoNUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M. Combinando análise fractal e mineração de séries temporais para identificação de extremos climáticos regionais. In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO, 31., 2011, Natal. Computação para todos: no caminho da evolução social: anais. Natal: UFRN, 2O11. p. 164-173.

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6.Imagem marcado/desmarcadoROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M. de; RIBEIRO, M. X.; ZULLO JÚNIOR. J.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. Employing fractal dimension to analyze climate and remote sensing data streams. In: SIAM INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING, 9., 2009, Sparks. Proceedings... Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, 2009. Não paginado. SDM 2009.

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7.Imagem marcado/desmarcadoROMANI, 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.

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8.Imagem marcado/desmarcadoNUNES, 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.

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9.Imagem marcado/desmarcadoROMANI, L. A. S.; AMARAL, B. F. do; GONÇALVES, R. R. do V.; ZULLO JÚNIOR, J.; SOUSA, E. P. M. de. Aplicação de técnicas de classificação semissupervisionada para análise de séries multitemporais de imagens de satélite. In: SIMPOSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 16., 2013, Foz do Iguaçu. Anais... São José dos Campos: INPE, 2013. p. 1750-1757. SBSR 2013.

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10.Imagem marcado/desmarcadoROMANI, L. A. S.; TRAINA, A. J. M.; RIBEIRO, M. X.; SOUSA, E. P. M. de; ZULLO JUNIOR, J.; TRAINA JUNIOR, C. Aplicação de técnicas de mineração em dados climáticos e de satélite para auxiliar no acompanhamento das safras de cana-de-acúcar. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS, 23.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE SOFTWARE, 22.; WORKSHOP EM ALGORITMOS E APLICAÇÕES DE MINERAÇÃO DE DADOS, 4., 2008, Campinas. Anais... Campinas: UNICAMP, Instituto de Computação, 2008. p. 87-92.

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11.Imagem marcado/desmarcadoGONÇALVES, R. R. do V.; ZULLO JUNIOR, J.; MARQUEZINI, O.; AMARAL, B. F. do; SOUSA, E. P. M. de; ROMANI, L. A. S. Análise da relação entre os perfis de NDVI obtidos dos sensores AVHRR/NOAA e MODIS nas áreas produtoras de cana-de-açúcar em São Paulo. In: SIMPOSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 16., 2013, Foz do Iguaçu. Anais... São José dos Campos: INPE, 2013. p. 0640-0647. SBSR 2013.

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12.Imagem marcado/desmarcadoAMARAL, B. F.; CHINO, D. Y.; ROMANI, L. A. S.; GONÇALVES, R. R. V.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M. Análise e mineração de dados de sensores orbitais para acompanhamento de safras de cana-de-açúcar. In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO, 31; WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA À GESTÃO DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS NATURAIS, 3., 2011, Natal. Computação para todos: no caminho da evolução social: anais. Natal: UFRN, 2O11. p. 1472-1481. WCAMA 2011.

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13.Imagem marcado/desmarcadoNUNES, 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.

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14.Imagem marcado/desmarcadoSCRIVANI, R.; AMARAL, B. F. do; GONÇALVES, R. R. do V.; SOUSA, E. P. M. de; ZULLO JÚNIOR, J.; ROMANI, L. A. S. Identificação da mudança de uso da terra usando técnicas de agrupamento de séries temporais de imagens de satélite. In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 5., 2014, Campo Grande, MS. Anais... São José dos Campos: INPE, 2014. p. 554-563. 1 CD-ROM. Geopantanal 2014.

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15.Imagem marcado/desmarcadoROMANI, 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. Computational framework to analyze agrometeorological, climate and remote sensing data: challenges and perspectives. In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO, 29., 2009, Bento Gonçalves. Anais... Rio Grande do SUL: Instituto de Informática UFRGS. p. 323-337. CSBC 2009.

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16.Imagem marcado/desmarcadoROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M. de; RIBEIRO, M. X.; ÁVILA, A. M. H. de; ZULLO JÚNIOR, J.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. Mining climate and remote sensing time series to improve monitoring of sugar cane fields. In: PRADO, H. A. do; LUIZ, A. J. B.; CHAIB FILHO, H. Computational Methods for Agricultural Research: Advances and Applications. Hershey: Information Science Reference, 2011. chap. 4, p. 50-72.

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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  25/05/2009
Data da última atualização:  15/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica
Autoria:  ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M. de; RIBEIRO, M. X.; ZULLO JÚNIOR. J.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M.
Afiliação:  LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; ELAINE P. M. DE SOUSA, ICMC/USP; MARCELA X. RIBEIRO, ICMC/USP; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, CEPAGRI/UNICAMP; CAETANO TRAINA JÚNIOR, ICMC/USP; AGMA J. M. TRAINA, ICMC/USP.
Título:  Employing fractal dimension to analyze climate and remote sensing data streams.
Ano de publicação:  2009
Fonte/Imprenta:  In: SIAM INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING, 9., 2009, Sparks. Proceedings... Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, 2009.
Páginas:  Não paginado.
Idioma:  Inglês
Notas:  SDM 2009.
Conteúdo:  Recently, huge amounts of climate data and remote sensing images have been stored by several institutions around the world. Improvements in the data gathering, aiming at making it available to the domain specialist the information needed for decision making. Also, data usually change their behavior over time in climate and remote sensing areas, evolving according to agrometeorological aspects. In this work, we propose a framework to monitor evolving climate and remote sensing data by emplooying a fast and low-cost process based on the fractal dimension extracted from the collected data. Significant changes in data trends are captured by the fractal-based monitoring process. The changes are evaluated by employing a statistical test to compare the data in consecutive time periods, revealing which data attributes are responsible for the trend changes and how they influence them. Therefore, the proposed framework monitors and reveals important variations on the climate that should be considered to make the agribusiness of the remote sense regions more productive. In particular, we show 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.
Palavras-Chave:  Dados multimídia; Data streams; Dimensão fractal; Inteligência artificial; Multimedia data; Teoria dos fractais.
Thesagro:  Agricultura; Clima; Sensoriamento remoto.
Thesaurus NAL:  Climate; Fractal dimensions; Remote sensing.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA12934 - 2UPCAA - DD
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