Data/hora: 24/06/2024 05:40:21

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	17/08/2011	
Data da última atualização: 	24/01/2020	
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: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/40112/1/analise2011.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (15927-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS