Data/hora: 04/06/2024 09:04:21

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	24/12/2014	
Data da última atualização: 	08/01/2020	
Autoria: 	AMARAL, B. F. do; GONÇALVES, R. R. V.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M.	
Afiliação: 	ICMC/USP; Cepagri/Unicamp; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; ICMC/USP.	
Título: 	Aprimorando a classificação semissupervisionada de séries temporais extraídas de imagens de satélite.	
Ano de publicação: 	2014	
Fonte/Imprenta: 	In: SYMPOSIUM ON KNOWLEDGE DISCOVERY, MINING AND LEARNING, 2., 2014, São Carlos, SP. Proceedings... São Carlos, SP: ICMC/USP, 2014.	
Páginas: 	p. 1-8.	
ISBN: 	978-85-87837-27-1	
Idioma: 	Português	
Notas: 	KDMiLe 2014.	
Conteúdo: 	Abstract. A quantidade de dados gerados e armazenados tem crescido muito nos últimos anos, assim como o interesse na descoberta de conhecimento e extração de padrões em tais bases de dados. No entanto, em domínios como sensoriamento remoto, grandes volumes de dados complexos, por exemplo imagens de satélite, requerem uso de recursos computacionais para análise de dados. Nesse contexto, a classificação semissupervisionada é uma alternativa adequada para extração de conhecimento de conjuntos de dados com poucas instâncias previamente rotuladas e grandes quantidades de instâncias não rotuladas. Neste artigo, é proposta uma técnica de classificação semissupervisionada para análise de séries temporais obtidas a partir de imagens de satélites, visando a identificação de áreas de plantio de cana-de-açúcar. Os resultados dos experimentos realizados indicam que a técnica proposta alcança melhor qualidade na classificação de áreas de cana-de-açúcar quando comparada a duas outras técnicas, supervisionada e semissupervisionada, propostas na literatura.	
Palavras-Chave: 	Classificação baseada em grafos; Classificação semissupervisionada; Data mining; Mineração de dados; Séries temporais de imagens de satélite.	
Thesaurus Nal: 	Classification; Time series analysis.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (18102-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS