Data/hora: 24/06/2024 08:19:54

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	21/10/2009	
Data da última atualização: 	15/01/2020	
Autoria: 	ROMANI, L. A. S.; ÁVILA, A. M. H. de; ZULLO JUNIOR, J.; TRAINA JUNIOR, C.; TRAINA, A. J. M.	
Afiliação: 	LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; ANA MARIA H. DE ÁVILA, Cepagri/Unicamp; JURANDIR ZULLO JUNIOR, Cepagri/Unicamp; CAETANO TRAINA JUNIOR, USP; AGMA J. M. TRAIMA, USP.	
Título: 	Mining climate and remote sensing time series to discover the most relevant climate patterns.	
Ano de publicação: 	2009	
Fonte/Imprenta: 	In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS, 24., 2009, Fortaleza. Anais... Fortaleza: UFC, 2009.	
Páginas: 	p. 181-195.	
Idioma: 	Inglês	
Notas: 	SBBD 2009.	
Conteúdo: 	This paper presents a new unsupervised algorithm, called CLIPSMiner (Climate Patterns Miner) that aims at discovering relevant patterns with specific constraints in climate and remote sensing time series	
Palavras-Chave: 	CLIPSMiner; Data mining; Mineração de dados; Séries temporais.	
Thesagro: 	Sensoriamento remoto.	
Thesaurus Nal: 	Remote sensing; Time series analysis.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (14148-1) - UPC - AA - PP -  -  - 2009.00143 - DES
CNPTIA - (14148-2) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS