01811nam a2200289 a 450000100080000000500110000800800410001910000180006024501310007826002530020930000180046250000160048052007380049665000140123465000250124865300340127365300150130765300200132265300160134265300250135865300310138370000170141470000210143170000250145270000230147770000210150018982172020-01-24       2011    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aAMARAL, B. F.  aAnálise e mineração de dados de sensores orbitais para acompanhamento de safras de cana-de-açúcar.h[electronic resource]  aIn: 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.c2011  ap. 1472-1481.  aWCAMA 2011.  aResumo. O impacto causado por eventos climáticos extremos em todo o mundo tem motivado pesquisas para redução de gases de efeito estufa. No Brasil, a cana-de-açúcar é a principal fonte para produção de etanol, como alternativa a combustíveis fósseis. Nesse contexto, dados de sensoriamento remoto têm sido utilizados para monitorar safras de cana-de-açúcar e apoiar pesquisas científicas. Neste trabalho, é proposta uma metodologia baseada em agrupamento de dados para analisar séries temporais de NDVI obtidas de satélites AVHRR/NOAA. Os experimentos mostram que a abordagem proposta permite identificar áreas com padrões de desenvolvimento similares, considerando também os diferentes ciclos de vida da cultura.  aSugarcane  aTime series analysis  aAnálise de séries temporais  aClustering  aClusterização  aData mining  aMineração de dados  aSafras de cana-de-açúcar1 aCHINO, D. Y.1 aROMANI, L. A. S.1 aGONÇALVES, R. R. V.1 aSOUSA, E. P. M. de1 aTRAINA, A. J. M.