Data/hora: 22/06/2024 13:37:29

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 21/10/2009
Data da última atualização: | 15/01/2020
Autoria: | ROMANI, L. A. S.; ÁVILA, A. M. H. de; ZULLO JUNIOR, J.; TRAINA JUNIOR, C.; TRAINA, A. J. M.
Afiliação: | LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; ANA MARIA H. DE ÁVILA, Cepagri/Unicamp; JURANDIR ZULLO JUNIOR, Cepagri/Unicamp; CAETANO TRAINA JUNIOR, USP; AGMA J. M. TRAIMA, USP.
Título: | Mining climate and remote sensing time series to discover the most relevant climate patterns.
Ano de publicação: | 2009
Fonte/Imprenta: | In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS, 24., 2009, Fortaleza. Anais... Fortaleza: UFC, 2009.
Páginas: | p. 181-195.
Idioma: | Inglês
Notas: | SBBD 2009.
Conteúdo: | This paper presents a new unsupervised algorithm, called CLIPSMiner (Climate Patterns Miner) that aims at discovering relevant patterns with specific constraints in climate and remote sensing time series
Palavras-Chave: | CLIPSMiner; Data mining; Mineração de dados; Séries temporais.
Thesagro: | Sensoriamento remoto.
Thesaurus Nal: | Remote sensing; Time series analysis.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)

Exemplares:

CNPTIA - (14148-1) - UPC - AA - PP -  -  - 2009.00143 - DES
CNPTIA - (14148-2) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS