Título:	Acompanhamento de safras de cana-de-açúcar por meio de técnicas de agrupamento em séries temporais de NDVI.
Autoria:	ROMANI, L. A. S. GONÇALVES, R. R. do V. AMARAL, B. F. do ZULLO JUNIOR, J. TRAINA JUNIOR, C. SOUSA, E. P. M. de TRAINA, A. J. M.
Afiliação:	LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; RENATA RIBEIRO DO VALLE GONÇALVES, UNICAMP; BRUNO FERRAZ DO AMARAL, USP; JURANDIR ZULLO JUNIOR, UNICAMP; CAETANO TRAINA JUNIOR, USP; ELAINE PARROS MACHADO DE SOUSA, USP; AGMA JUCI MACHADO TRAINA, USP.
Ano de publicação:	2011
Referência:	In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011.
Páginas:	p. 1-8.
Conteúdo:	Este artigo propõe o uso da técnica de agrupamento de dados (clustering) para auxiliar no acompanhamento de safras de cana-de-açúcar a partir de séries temporais de NDVI obtidas do satélite AVHRR/NOAA para o estado de São Paulo, Brasil. Os experimentos realizados em uma região do estado que concentra áreas com produção alta de cana mostraram que é possível acompanhar a evolução da cultura ao longo da safra identificando regiões com padrões semelhantes. Além disso, pode-se obter uma classificação mensal dos valores de NDVI por região, o que pode servir de subsídio para pesquisas futuras. O restante desse artigo descreve a Metodologia do Trabalho na Seção 2, discute os Resultados na Seção 3 e apresenta as Conclusões na Seção 4.
Thesagro:	Agricultura Sensoriamento Remoto
NAL Thesaurus:	Remote sensing Agriculture Cluster analysis
Palavras-chave:	Mineração de dados Agrupamento de dados Clusterização Data mining
Notas:	SBSR 2011.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)