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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
17/08/2011 |
Data da última atualização: |
24/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
AMARAL, B. F.; CHINO, D. Y.; ROMANI, L. A. S.; GONÇALVES, R. R. V.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M. |
Afiliação: |
BRUNO F. AMARAL, USP; DANIEL Y. CHINO, USP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; RENATA R. V. GONÇALVES, Cepagri/Unicamp; ELAINE P. M. DE SOUSA, USP; AGMA J. M. TRAINA, USP. |
Título: |
Análise e mineração de dados de sensores orbitais para acompanhamento de safras de cana-de-açúcar. |
Ano de publicação: |
2011 |
Fonte/Imprenta: |
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. |
Páginas: |
p. 1472-1481. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
WCAMA 2011. |
Conteúdo: |
Resumo. 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. |
Palavras-Chave: |
Análise de séries temporais; Clustering; Clusterização; Data mining; Mineração de dados; Safras de cana-de-açúcar. |
Thesaurus Nal: |
Sugarcane; Time series analysis. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/40112/1/analise2011.pdf
|
Marc: |
LEADER 01804nam a2200289 a 4500 001 1898217 005 2020-01-24 008 2011 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aAMARAL, B. F. 245 $aAnálise e mineração de dados de sensores orbitais para acompanhamento de safras de cana-de-açúcar.$h[electronic resource] 260 $aIn: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO, 31; WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA À GESTÃO DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS NATURAIS, 3., 2011, Natal. Computação para todos: no caminho da evolução social: anais. Natal: UFRN$c2011 300 $ap. 1472-1481. 500 $aWCAMA 2011. 520 $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. 650 $aSugarcane 650 $aTime series analysis 653 $aAnálise de séries temporais 653 $aClustering 653 $aClusterização 653 $aData mining 653 $aMineração de dados 653 $aSafras de cana-de-açúcar 700 1 $aCHINO, D. Y. 700 1 $aROMANI, L. A. S. 700 1 $aGONÇALVES, R. R. V. 700 1 $aSOUSA, E. P. M. de 700 1 $aTRAINA, A. J. M.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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