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Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  11/02/2011
Data da última atualização:  27/02/2024
Tipo da produção científica:  Capítulo em Livro Técnico-Científico
Autoria:  ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M. de; RIBEIRO, M. X.; ÁVILA, A. M. H. de; ZULLO JÚNIOR, J.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M.
Afiliação:  LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; ELAINE P. M. DE SOUSA, USP; MARCELA X. RIBEIRO, USP; ANA M. H. de ÁVILA, UNICAMP; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, UNICAMP; CAETANO TRAINA JÚNIOR, USP; AGMA J. M. TRAINA, USP.
Título:  Mining climate and remote sensing time series to improve monitoring of sugar cane fields.
Ano de publicação:  2011
Fonte/Imprenta:  In: PRADO, H. A. do; LUIZ, A. J. B.; CHAIB FILHO, H. Computational Methods for Agricultural Research: Advances and Applications. Hershey: Information Science Reference, 2011. chap. 4, p. 50-72.
ISBN:  978-1-61692-871-1
DOI:  10.4018/978-1-61692-871-1.ch004
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  This chapter discusses how to take advantage of computational models to analyze and extract useful information from time series of climate data and remote sensing images. This kind of data has been used for researching on climate changes, as well as to help on improving yield forecasting of agricultural crops and increasing the sustainable usage of the soil. The authors present three techniques based on the Fractal Theory, data streams and time series mining: the FDASE algorithm, to identify correlated attributes; a method that combines intrinsic dimension measurements with statistical analysis, to monitor evolving climate and remote sensing data; and the CLIPSMiner algorithm applied to multiple time series of continuous climate data, to identify relevant and extreme patterns. The experiments with real data show that data mining is a valuable tool to help agricultural entrepreneurs and government on monitoring sugar cane areas, helping to make the production more useful to the country and to the environment.
Palavras-Chave:  Cana-de-açúcar; Dados climáticos; Modelos computacionais; Séries temporais.
Thesagro:  Sensoriamento Remoto.
Thesaurus Nal:  Models; Remote sensing; Sugarcane; Time series analysis.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPTIA15579 - 1UPCPL - DD630.72PRA2011.00299
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Biblioteca(s):  Embrapa Meio-Norte.
Data corrente:  29/06/2017
Data da última atualização:  29/06/2017
Tipo da produção científica:  Capítulo em Livro Técnico-Científico
Autoria:  PACHECO, C. A. P.; CARVALHO, H. W. L. de; CARDOSO, M. J.; ROCHA, L. M. P. da.
Afiliação:  CLESO ANTONIO PATTO PACHECO, CPATC; HELIO WILSON LEMOS DE CARVALHO, CPATC; MILTON JOSE CARDOSO, CPAMN; LEONARDO MELO PEREIRA DA ROCHA, CNPMS.
Título:  Sistema de produção de milho para a Zona da Mata e Agreste Nordestinos.
Ano de publicação:  2016
Fonte/Imprenta:  In: PACHECO, E. P. (Ed.). Sistema de produção de milho para a Zona da Mata e Agreste nordestinos. Brasília, DF: Embrapa, (2016?). Versão eletrônica.
Série:  (Embrapa Tabuleiros Costeiros. Sistema de Produção, 5).
Idioma:  Português
Thesagro:  Milho; Variedade.
Categoria do assunto:  F Plantas e Produtos de Origem Vegetal
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/161215/1/SistemaProducaoMilhoAgresteNordestinoCapituloCultivares.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Meio-Norte (CPAMN)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CPAMN31701 - 1UPCPL - DD
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