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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. |
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
11/10/2011 |
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Data da última atualização: |
24/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
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. |
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Afiliação: |
LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; R. R. V. GONÇALVES, Unicamp; B. F. AMARAL, Unicamp; D. Y. T. CHINO, USP; JURANDIR ZULLO JUNIOR, Cepagri/Unicamp; C. TRAINA JUNIOR, USP; E. P. M. SOUSA, USP; A. J. M. TRAINA, USP. |
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Título: |
Clustering analysis applied to NOAA/AVHRR multitemporal images to improve the monitoring process of sugarcane crops. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON THE ANALYSIS OF MULTI-TEMPORAL REMOTE SENSING IMAGES, 6., 2011, Trento. Proceedings... Piscataway: IEEE; Italy: University of Trento, 2011. |
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Páginas: |
p. 33-36. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
This paper discusses how to take advantage of clustering techniques to analyze and extract useful information from multitemporal images of low spatial resolution satellites to monitor the sugarcane expansion. Additionally, we introduce the SatImagExplorer system that was developed to automatically extract time series from a huge volume of remote sensing images as well as provide algorithms of clustering analysis and geospatial visualization. According to experiments accomplished with spectral images of sugarcane ?elds, this proposed approach can be satisfactorily used in crop monitoring. |
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Palavras-Chave: |
Clusterização; Culturas de cana-de-açúcar; Imagem multitemporal; Imagens de NOAA/AVHRR; Mineração de dados; Séries temporais. |
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Thesaurus Nal: |
Cluster analysis; Image analysis; 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 $aThis paper discusses how to take advantage of clustering techniques to analyze and extract useful information from multitemporal images of low spatial resolution satellites to monitor the sugarcane expansion. Additionally, we introduce the SatImagExplorer system that was developed to automatically extract time series from a huge volume of remote sensing images as well as provide algorithms of clustering analysis and geospatial visualization. According to experiments accomplished with spectral images of sugarcane ?elds, this proposed approach can be satisfactorily used in crop monitoring.
650 $aCluster analysis
650 $aImage analysis
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700 1 $aSOUSA, E. P. M.
700 1 $aTRAINA, A. J. M. TRAINA
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
26/02/2004 |
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Data da última atualização: |
27/10/2005 |
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Autoria: |
VAL, W. M. da C.; OLIVEIRA, E. F. de; GARCIA, A. |
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Título: |
Caracterização de cultivares e linhagens de soja quanto à época de semeadura e densidade populacional para o Estado do Paraná (04.2001.325-01). |
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Ano de publicação: |
2003 |
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Fonte/Imprenta: |
In: HOFFMANN-CAMPO, C. B.; SARAIVA, O. F. (Org.). Resultados de pesquisa da Embrapa Soja - 2002: melhoramento. Londrina: Embrapa Soja, 2003. |
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Páginas: |
p. 36-54. |
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Série: |
(Embrapa Soja. Documentos, 210). |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Melhoramento Genético Vegetal; Pratica Cultural; Soja; Variedade. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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