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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
06/08/2009 |
Data da última atualização: |
31/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
Autoria: |
ROMANI, L. A. S.; TRAINA, A. J. M.; SOUSA, E. P. M. de; ZULLO JÚNIOR, J.; AVILA, A. M. H.; RODRIGUES JR. J. F.; TRAINA JÚNIOR. C. |
Afiliação: |
LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; AGMA J. M. TRAINA, Ciência da Computação/USP São Carlos; ELAINE P. M. DE SOUSA, Ciência da Computação/USP São Carlos; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, CEPAGRI/ UNICAMP; ANA M. H. AVILA, CEPAGRI/UNICAMP; JOSE FERNANDO RODRIGUES JR., UFSCAR; CAETANO TRAINA JÚNIOR, Ciência da Computação/USP São Carlos. |
Título: |
Computational framework to analyze agrometeorological, climate and remote sensing data: challenges and perspectives. |
Ano de publicação: |
2009 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO, 29., 2009, Bento Gonçalves. Anais... Rio Grande do SUL: Instituto de Informática UFRGS. |
Páginas: |
p. 323-337. |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
CSBC 2009. |
Conteúdo: |
In the past few years, improvements in the data acquisition technology have decreased the time interval of data gathering. Consequently, institutions have stored huge amounts of data such as climate time series and remote sensing images. Computational models to filter, transform, merge and analyze data from many different areas are complex and challenging. The complexity increases even more when combining several knowledge domains. Examples are research in climatic changes, biofuel production and environmental problems. A possible solution to the problem is the association of several computational techniques. Accordingly, this paper presents a framework to analyze, monitor and visualize climate and remote sensing data by employing methods based on fractal theory, data mining and visualization techniques. Initial experiments showed that the information and knowledge discovered from this framework can be employed to monitor sugar cane crops, helping agricultural entrepreneurs to make decisions in order to become more productive. Sugar cane is the main source to ethanol production in Brazil, and has a strategic importance for the country economy and to guarantee the Brazilian self-sufficiency in this important, renewable source of energy. |
Palavras-Chave: |
Cana-de-açúcar; Dados agrometeorológicos; Dados climáticos; Dados de sensoriamento remoto; Dados massivos; Data mining; Mineração de dados; Séries temporais; Técnicas de visualização; Teoria dos fractais. |
Thesagro: |
Agricultura. |
Thesaurus Nal: |
Agriculture; Remote sensing; Sugarcane. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/13655/1/ROMANI_2009.pdf
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Marc: |
LEADER 02488nam a2200373 a 4500 001 1256494 005 2020-01-31 008 2009 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aROMANI, L. A. S. 245 $aComputational framework to analyze agrometeorological, climate and remote sensing data$bchallenges and perspectives.$h[electronic resource] 260 $aIn: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO, 29., 2009, Bento Gonçalves. Anais... Rio Grande do SUL: Instituto de Informática UFRGS.$c2009 300 $ap. 323-337. 500 $aCSBC 2009. 520 $aIn the past few years, improvements in the data acquisition technology have decreased the time interval of data gathering. Consequently, institutions have stored huge amounts of data such as climate time series and remote sensing images. Computational models to filter, transform, merge and analyze data from many different areas are complex and challenging. The complexity increases even more when combining several knowledge domains. Examples are research in climatic changes, biofuel production and environmental problems. A possible solution to the problem is the association of several computational techniques. Accordingly, this paper presents a framework to analyze, monitor and visualize climate and remote sensing data by employing methods based on fractal theory, data mining and visualization techniques. Initial experiments showed that the information and knowledge discovered from this framework can be employed to monitor sugar cane crops, helping agricultural entrepreneurs to make decisions in order to become more productive. Sugar cane is the main source to ethanol production in Brazil, and has a strategic importance for the country economy and to guarantee the Brazilian self-sufficiency in this important, renewable source of energy. 650 $aAgriculture 650 $aRemote sensing 650 $aSugarcane 650 $aAgricultura 653 $aCana-de-açúcar 653 $aDados agrometeorológicos 653 $aDados climáticos 653 $aDados de sensoriamento remoto 653 $aDados massivos 653 $aData mining 653 $aMineração de dados 653 $aSéries temporais 653 $aTécnicas de visualização 653 $aTeoria dos fractais 700 1 $aTRAINA, A. J. M. 700 1 $aSOUSA, E. P. M. de 700 1 $aZULLO JÚNIOR, J. 700 1 $aAVILA, A. M. H. 700 1 $aRODRIGUES JR. J. F. 700 1 $aTRAINA JÚNIOR. C.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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2. | | CHINO, D. Y. T.; GONCALVES, R. R. V.; ROMANI, L. A. S.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. Discovering frequent patterns on agrometeorological data with TrieMotif. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS, 16., 2014, Lisbon. Enterprise information systems: ICEIS 2014: revised selected papers. Switzerland: Springer, 2015. p. 91-107. (Lecture notes in business information processing, 227). Editores: José Cordeiro, Slimane Hammoudi, Leszek Maciaszek, Olivier Camp, Joaquim Filipe.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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5. | | CHINO, D. Y. T.; GONÇALVES, R. R. V.; ROMANI, L. A. S.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. TrieMotif: a new and efficient method to mine frequent K-motifs from large time series. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS, 16.; INTERNATIONAL CONFERENCE ON EVALUATION OF NOVEL APPROACHES TO SOFTWARE ENGINEERING, 9., 2014, Lisbon. Proceedings... [S.l.]: Scitepress, 2014. p. 60-69. ICEIS 2014.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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6. | | ROMANI, L. A. S.; GONÇALVES, R. R. do V.; AMARAL, B. F. do; ZULLO JUNIOR, J.; TRAINA JUNIOR, C.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M. Acompanhamento de safras de cana-de-açúcar por meio de técnicas de agrupamento em séries temporais de NDVI. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011. p. 1-8. SBSR 2011.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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7. | | ROMANI, L. A. S.; TRAINA, A. J. M.; RIBEIRO, M. X.; SOUSA, E. P. M. de; ZULLO JUNIOR, J.; TRAINA JUNIOR, C. Aplicação de técnicas de mineração em dados climáticos e de satélite para auxiliar no acompanhamento das safras de cana-de-acúcar. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS, 23.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE SOFTWARE, 22.; WORKSHOP EM ALGORITMOS E APLICAÇÕES DE MINERAÇÃO DE DADOS, 4., 2008, Campinas. Anais... Campinas: UNICAMP, Instituto de Computação, 2008. p. 87-92.Tipo: Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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8. | | NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; TRAINA JÚNIOR, C.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M. Análise baseada em fractais para identificação de mudanças de tendências em múltiplas séries climáticas. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON DATABASES, 25., 2010, Belo Horizonte. Proceedings... Belo Horizonte: UFMG, 2010. p. 65-72. SBBD 2010.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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9. | | ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M. de; RIBEIRO, M. X.; ZULLO JÚNIOR. J.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. Employing fractal dimension to analyze climate and remote sensing data streams. In: SIAM INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING, 9., 2009, Sparks. Proceedings... Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, 2009. Não paginado. SDM 2009.Tipo: Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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10. | | ROMANI, L. A. S.; CHINO, D. Y. T.; AVALHAIS, L. P. S.; OLIVEIRA, W. D.; GONÇALVES, R. R. V.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. Involving users in the gestural language definition process for the NInA framework. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON HUMAN FACTORS IN COMPUTING SYSTEMS, 12., 2013, Manaus. Proceedings... Porto Alegre: SBC, 2013. p. 280-283. IHC 2013.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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11. | | NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; TRAINA JUNIOR, C.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M. Fractal-based analysis to identify trend changes in multiple climate time series. Journal of Information and Data Management, Belo Horizonte, v. 2, n. 1, p. 51-57, Feb. 2011.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: C - 0 |
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12. | | COLTRI, P. P.; CORDEIRO, R. L. F.; SOUZA, T. T. de; ROMANI, L. A. S.; ZULLO JÚNIOR, J.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. Classificação de áreas de café em Minas Gerais por meio do novo algoritmo QMAS em imagem espectral Geoeye-1. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011. p. 0539-0546. SBSR 2011.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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14. | | 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. Mining climate and remote sensing time series to improve monitoring of sugar cane fields. 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.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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15. | | ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H. de; CHINO, D. Y. T.; ZULLO JÚNIOR, J.; CHBEIR, R.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. A new time series mining approach applied to multitemporal remote sensing imagery. IEEE transactions on geoscience and remote sensing, New York, v. 51, n. 1, p. 140-150, Jan. 2013.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
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16. | | CHINO, D. Y. T.; ROMANI, L. A. S.; AVALHAIS, L. P. S.; OLIVEIRA, W. D.; GONÇALVES, R. R. V.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. The NInA Framework using gesture to improve interaction and collaboration in geographical information systems. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS, 15.; INTERNATIONAL CONFERENCE ON EVALUATION OF NOVEL APPROACHES TO SOFTWARE ENGINEERING, 8., 2013, Angers Loire Valley. Proceedings... [S.l.]: Scitepress, 2013. p. 35-43. ICEIS 2013. ENASE 2013.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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17. | | NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; COLTRI, P. P.; TRAINA JÚNIOR, C.; CORDEIRO, R. L. F.; SOUSA, E. P. M.; TRAINA, A. J. M. Analysis of large scale climate data: how well climate change models and data from real sensor networks agree? In: INTERNATIONAL WORLD WIDE WEB CONFERENCE, 22., 2013, Rio de Janeiro. Proceedings... New York: ACM, 2013. p. 517-526. WWW 2013.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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18. | | NUNES, S. A.; COLABARDINI, J. E. M.; COLTRI, P. P.; ÁVILA, A. M. H. de; ROMANI, L. A. S.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M.; SOUSA, E. P. M. ClimFractal Analyser: um ambiente de análise de séries temporais climáticas baseado em workflows. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON DATABASES, 27., 2012, São Paulo. Proceedings... São Paulo: Sociedade Brasileira de Computação, 2012. p. 25-30. SBBD 2012.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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19. | | ROMANI, L. A. S.; GONÇALVES, R. R. V.; AMARAL, B. F.; CHINO, D. Y. T.; ZULLO JUNIOR, J.; TRAINA JUNIOR, C.; SOUSA, E. P. M.; TRAINA, A. J. M. TRAINA. Clustering analysis applied to NOAA/AVHRR multitemporal images to improve the monitoring process of sugarcane crops. In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON THE ANALYSIS OF MULTI-TEMPORAL REMOTE SENSING IMAGES, 6., 2011, Trento. Proceedings... Piscataway: IEEE; Italy: University of Trento, 2011. p. 33-36.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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20. | | CORDEIRO, R. L. F.; GUO, F.; HAVERKAMP, D. S.; HORNE, J. H.; HUGHES, E. K.; KIM, G.; ROMANI, L. A. S.; COLTRI, P. P.; SOUZA, T. T.; TRAINA, A. J. M.; TRAINA JÚNIOR, C.; FALOUTSOS, C. QuMinS: fast and scalable querying, mining and summarizing multi-modal databases. Information Sciences, New York, v. 164, p. 211-229, Apr. 2014.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
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