01775naa a2200277 a 450000100080000000500110000800800410001910000180006024501120007826000090019030000160019952008930021565000210110865000190112965000140114865000250116265000250118765300210121265300150123365300160124865300250126465300220128970000200131170000210133177301450135219784262020-01-08       2012    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aAMARAL, B. F.  aClustering de séries temporais para acompanhamento de culturas de cana-de-açúcar.h[electronic resource]  c2012  ap. 155-172.  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.  aCluster analysis  aRemote sensing  aSugarcane  aTime series analysis  aSensoriamento Remoto  aCana-de-açúcar  aClustering  aData mining  aMineração de dados  aSéries temporais1 aSOUSA, E. P. M.1 aROMANI, L. A. S.  tIn: KURI, N. P.; PASSARINI, L. C. (Ed.). Iniciação científica e tecnológica: o jovem pesquisador em ação III. São Carlos: EESC, 2012.