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Registros recuperados : 29 | |
10. | | COLTRI, P. P.; VIOVY, N.; CHANG, J.; ARAÚJO, L. C.; BARIONI, L. G.; SANTOS, P. M.; PEZZOPANNE, J. R. Evaluating the new ORDHIDEE-GM (Grassland Management) model to tropical area in Brazil. In: LIVESTOCK, CLIMATE CHANGE AND FOOD SECURITY CONFERENCE, 2014, Madrid. Conference abstract book... [Paris]: INRA, 2014. p. 96. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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11. | | CORAL, G.; COLTRI, P. P.; PINTO, H. P.; ZULLO JUNIOR, J.; RAMIREZ, G. M.; MARIN, F. R.; LAZARIM, C. G. Relações entre a temperatura do ar, a radiação solar e a temperatura das folhas de cafeeiros, em dia com alta nebulosidade. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 16, 2009, Belo Horizonte. Anais... Viçosa, MG: UFV; Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2009. Não paginado. 1 CD-ROM. CBA 2009. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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12. | | COLTRI, P. P.; ROMANI, L. A. S.; DUBREUIL, V.; CORGNE, S.; ZULLO JUNIOR, J.; PINTO, H. S. Variação temporal da biomassa do café arábica arborizado e a pleno sol, através de índices de vegetação. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011. p. 0531-0538. SBSR 2011. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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13. | | COLTRI, P. P.; GONÇALVES, R. R. V.; AVILA, A. M. H.; ROMANI, L. A. S.; ZULLO JUNIOR, J.; PINTO, H. S. Análise dos dados de projeção climática do modelo ETA e suas implicações para a cultura do café arábica. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 17., 2011, Guarapari. Riscos climáticos e cenários agrícolas futuros: anais. Guarapari: Incaper, 2011. Não paginado. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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14. | | GONÇALVES, R. R. V.; COLTRI, P. P.; AVILA, A. M. H.; ROMANI, L. A. S.; ZULLO JUNIOR, J.; PINTO, H. S. Análise comparativa do clima atual e futuro para avaliar a expansão da cana-de-açúcar em São Paulo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 17., 2011, Guarapari. Riscos climáticos e cenários agrícolas futuros: anais. Guarapari: Incaper, 2011. Não paginado. 1 CD-ROM. CBA 2011. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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15. | | 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. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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16. | | NUNES, S. A.; AVILA, A. M. H.; ROMANI, L. A. S.; TRAINA, A. J. M.; COLTRI, P. P.; SOUSA, E. P. M. To be or not to be real: fractal analysis of data streams from a regional climate change model. In: Annual ACM Symposium on Applied Computing, 27., 2012, 2, Riva del Garda. Proceedings... New York: ACM, 2012. p. 831-832. SAC '12. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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17. | | ALFONSI, W. M. V.; COLTRI, P. P.; ZULLO JÚNIOR, J.; PATRÍCIO, F. R. A.; GONÇALVES, R. R. do V.; SHINJI, K.; ALFONSI, E. L.; KOGA-VICENTE, A. Geographical distribution of the incubation period of coffee leaf rust in climate change scenarios. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 54, e00273, jan.-dez. 2019. Título em português: Distribuição geográfica do período de incubação da ferrugem do cafeeiro em cenários de mudanças climáticas. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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18. | | NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; COLTRI, P. P.; TRAINA, A. J. M.; SOUSA, E. P. M. Finding spatio-temporal patterns in multidimensional data streams. Journal of Information and Data Management, v. 4, n. 3, p. 327-340, Oct. 2013. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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19. | | GONÇALVES, R. R. V.; ZULLO JÚNIOR, J.; AMARAL, B. F.; COLTRI, P. P.; SOUSA, E. P. M.; ROMANI, L. A. S. Land use temporal analysis through clustering techniques on satellite image time series. In: INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM; CANADIAN SYMPOSIUM ON REMOTE SENSING, 35., 2014, Québec. Energy and our changing planet: proceedings. [S.l.]: IEEE, 2014. p. 2173-2176. IGARSS 2014. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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20. | | COLTRI, P. P.; RAMIREZ, G. M.; WALTER, M. K. C.; ZULLO JÚNIOR, J.; PINTO, H. S.; NASCIMENTO, C. R.; GONÇALVES, R. R. do V. Utilização de índices de vegetação para estimativas não destrutivas da biomassa, estoque e sequestro de carbono do cafeeiro arábica. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 14., 2009, Natal. Anais... São José dos Campos: INPE, 2009. p. 121-128. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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Registros recuperados : 29 | |
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| 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: |
19/12/2013 |
Data da última atualização: |
08/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
B - 3 |
Autoria: |
NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; COLTRI, P. P.; TRAINA, A. J. M.; SOUSA, E. P. M. |
Afiliação: |
SANTIAGO A. NUNES, ICMC/USP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; ANA M. H. AVILA, Cepagri/Unicamp; PRISCILA P. COLTRI, Cepagri/Unicamp; AGMA J. M. TRAINA, ICMC/USP; ELAINE P. M. SOUSA, ICMC/USP. |
Título: |
Finding spatio-temporal patterns in multidimensional data streams. |
Ano de publicação: |
2013 |
Fonte/Imprenta: |
Journal of Information and Data Management, v. 4, n. 3, p. 327-340, Oct. 2013. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Abstract. In the last few decades, advances in data acquisition technology have contributed to generation of huge volumes of data in diverse application areas, creating new research challenges in knowledge discovery. The analysis of these data has become an important task in several domains such as sensor networks, web-logs, financial transactions and climate change monitoring. In this article, we propose the Spatio-Temporal Behavior Meter (STB-meter) method to identify spatio-temporal patterns in multidimensional evolving data streams. Our approach combines a multi-resolution hierarchical structure to deal with spatial information with fractal-based analysis to monitor non spatial information of the multidimensional data stream. Experimental evaluation on real climate data shows that our method allows finding relevant spatio-temporal patterns in evolving data at different spatial and temporal resolutions and therefore it can be a useful tool to assist domain specialists in climate change researches. |
Palavras-Chave: |
Dados espaço temporais; Fractal; Spatio-temporal data. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 01666naa a2200217 a 4500 001 1974395 005 2020-01-08 008 2013 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aNUNES, S. A. 245 $aFinding spatio-temporal patterns in multidimensional data streams.$h[electronic resource] 260 $c2013 520 $aAbstract. In the last few decades, advances in data acquisition technology have contributed to generation of huge volumes of data in diverse application areas, creating new research challenges in knowledge discovery. The analysis of these data has become an important task in several domains such as sensor networks, web-logs, financial transactions and climate change monitoring. In this article, we propose the Spatio-Temporal Behavior Meter (STB-meter) method to identify spatio-temporal patterns in multidimensional evolving data streams. Our approach combines a multi-resolution hierarchical structure to deal with spatial information with fractal-based analysis to monitor non spatial information of the multidimensional data stream. Experimental evaluation on real climate data shows that our method allows finding relevant spatio-temporal patterns in evolving data at different spatial and temporal resolutions and therefore it can be a useful tool to assist domain specialists in climate change researches. 653 $aDados espaço temporais 653 $aFractal 653 $aSpatio-temporal data 700 1 $aROMANI, L. A. S. 700 1 $aAVILA, A. M. H. 700 1 $aCOLTRI, P. P. 700 1 $aTRAINA, A. J. M. 700 1 $aSOUSA, E. P. M. 773 $tJournal of Information and Data Management$gv. 4, n. 3, p. 327-340, Oct. 2013.
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