| |
|
|
 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
|
Data corrente: |
04/02/2014 |
|
Data da última atualização: |
08/01/2020 |
|
Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
|
Autoria: |
AMARAL, B. F.; SOUSA, E. P. M.; ROMANI, L. A. S. |
|
Afiliação: |
USP; USP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA. |
|
Título: |
Clustering de séries temporais para acompanhamento de culturas de cana-de-açúcar. |
|
Ano de publicação: |
2012 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: KURI, N. P.; PASSARINI, L. C. (Ed.). Iniciação científica e tecnológica: o jovem pesquisador em ação III. São Carlos: EESC, 2012. |
|
Páginas: |
p. 155-172. |
|
ISBN: |
978-85-8023-015 |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
Resumo. No Brasil, a agricultura tem papel importante no setor da economia, contribuindo com grande parte dos recursos nacionais, o que torna relevante o estudo e acompanhamento de culturas agrícolas ao longo dos anos, nas principais regiões produtoras do país. Neste contexto, dados de sensoriamento remoto podem ser analisados utilizando técnicas de mineração de dados, a fim de monitorar safras agrícolas e apoiar pesquisas científicas. Áreas de plantio de cana-de-açúcar se caracterizam por serem muito vastas e próximas, o que favorece a análise da cultura por meio de imagens de satélite de baixa resolução espacial. Este trabalho propõe uma metodologia baseada na aplicação de técnicas de clustering para analisar e extrair padrões de séries temporais de NDVI obtidas a partir de imagens de satélite AVHRR/NOAA, a fim de monitorar safras de cana-de-açúcar. |
|
Palavras-Chave: |
Cana-de-açúcar; Clustering; Data mining; Mineração de dados; Séries temporais. |
|
Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
|
Thesaurus Nal: |
Cluster analysis; Remote sensing; Sugarcane; Time series analysis. |
|
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
|
Marc: |
null
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
| Registros recuperados : 1 | |
| 1. |  | TERRA, M. de C. N. S.; LIMA, M. G. B. de; SANTOS, J. de P. dos; CORDEIRO, N. G.; PEREIRA, K. M. G.; DANTAS, D.; CALEGARIO, N.; BOTELHO, S. A. Non-linear growth models for tree species used for forest restoration in Brazilian Amazon Arc of Deforestation. Pesquisa Florestal Brasileira, v. 42, e202102180, p. 1-13, 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
|    |
| Registros recuperados : 1 | |
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
