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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
04/02/2014 |
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Data da última atualização: |
08/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
AMARAL, B. F.; SOUSA, E. P. M.; ROMANI, L. A. S. |
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Afiliação: |
USP; USP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA. |
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Título: |
Clustering de séries temporais para acompanhamento de culturas de cana-de-açúcar. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
In: KURI, N. P.; PASSARINI, L. C. (Ed.). Iniciação científica e tecnológica: o jovem pesquisador em ação III. São Carlos: EESC, 2012. |
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Páginas: |
p. 155-172. |
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ISBN: |
978-85-8023-015 |
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Idioma: |
Português |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Cana-de-açúcar; Clustering; Data mining; Mineração de dados; Séries temporais. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Cluster analysis; Remote sensing; Sugarcane; Time series analysis. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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520 $aResumo. 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.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Registros recuperados : 1 | |
| 1. |  | CARBONARI, J. J.; DANIELI, R.; BERLE, H.; MISSIO, R.; BOTTON, M. Monitoramento de Lobesia botrana no Brasil (Lepidoptera: Tortricidae). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 27.; CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE ENTOMOLOGIA, 10., 2018, Gramado, RS. Saúde, ambiente e agricultura: anais. Santo Antonio de Goiás: SEB: UFSM, 2018. v. 2. resumo. p. 1323.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Uva e Vinho. |
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| Registros recuperados : 1 | |
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