Data/hora: 24/06/2024 00:58:48

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 04/02/2014
Data da última atualização: | 08/01/2020
Autoria: | AMARAL, B. F.; SOUSA, E. P. M.; ROMANI, L. A. S.
Afiliação: | USP; USP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA.
Título: | Clustering de séries temporais para acompanhamento de culturas de cana-de-açúcar.
Ano de publicação: | 2012
Fonte/Imprenta: | In: KURI, N. P.; PASSARINI, L. C. (Ed.). Iniciação científica e tecnológica: o jovem pesquisador em ação III. São Carlos: EESC, 2012.
Páginas: | p. 155-172.
ISBN: | 978-85-8023-015
Idioma: | Português
Conteúdo: | Resumo. No Brasil, a agricultura tem papel importante no setor da economia, contribuindo com grande parte dos recursos nacionais, o que torna relevante o estudo e acompanhamento de culturas agrícolas ao longo dos anos, nas principais regiões produtoras do país. Neste contexto, dados de sensoriamento remoto podem ser analisados utilizando técnicas de mineração de dados, a fim de monitorar safras agrícolas e apoiar pesquisas científicas. Áreas de plantio de cana-de-açúcar se caracterizam por serem muito vastas e próximas, o que favorece a análise da cultura por meio de imagens de satélite de baixa resolução espacial. Este trabalho propõe uma metodologia baseada na aplicação de técnicas de clustering para analisar e extrair padrões de séries temporais de NDVI obtidas a partir de imagens de satélite AVHRR/NOAA, a fim de monitorar safras de cana-de-açúcar.
Palavras-Chave: | Cana-de-açúcar; Clustering; Data mining; Mineração de dados; Séries temporais.
Thesagro: | Sensoriamento Remoto.
Thesaurus Nal: | Cluster analysis; Remote sensing; Sugarcane; Time series analysis.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (17768-1) - UPC - PL - DD -  -  -  - DIS