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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorAMARAL, B. F.pt_BR
dc.contributor.authorCHINO, D. Y.pt_BR
dc.contributor.authorROMANI, L. A. S.pt_BR
dc.contributor.authorGONÇALVES, R. R. V.pt_BR
dc.contributor.authorSOUSA, E. P. M. dept_BR
dc.contributor.authorTRAINA, A. J. M.pt_BR
dc.date.accessioned2011-08-17T11:11:11Zpt_BR
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dc.date.available2011-08-17T11:11:11Zpt_BR
dc.date.available2011-08-17T11:11:11Zpt_BR
dc.date.created2011-08-17pt_BR
dc.date.issued2011pt_BR
dc.identifier.citationIn: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO, 31; WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA À GESTÃO DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS NATURAIS, 3., 2011, Natal. Computação para todos: no caminho da evolução social: anais. Natal: UFRN, 2O11.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/898217pt_BR
dc.descriptionResumo. O impacto causado por eventos climáticos extremos em todo o mundo tem motivado pesquisas para redução de gases de efeito estufa. No Brasil, a cana-de-açúcar é a principal fonte para produção de etanol, como alternativa a combustíveis fósseis. Nesse contexto, dados de sensoriamento remoto têm sido utilizados para monitorar safras de cana-de-açúcar e apoiar pesquisas científicas. Neste trabalho, é proposta uma metodologia baseada em agrupamento de dados para analisar séries temporais de NDVI obtidas de satélites AVHRR/NOAA. Os experimentos mostram que a abordagem proposta permite identificar áreas com padrões de desenvolvimento similares, considerando também os diferentes ciclos de vida da cultura.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectMineração de dadospt_BR
dc.subjectSafras de cana-de-açúcarpt_BR
dc.subjectAnálise de séries temporaispt_BR
dc.subjectClusterizaçãopt_BR
dc.subjectData miningpt_BR
dc.subjectClusteringpt_BR
dc.titleAnálise e mineração de dados de sensores orbitais para acompanhamento de safras de cana-de-açúcar.pt_BR
dc.typeArtigo em anais e proceedingspt_BR
dc.date.updated2020-01-24T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.nalthesaurusSugarcanept_BR
dc.subject.nalthesaurusTime series analysispt_BR
dc.description.notesWCAMA 2011.pt_BR
dc.format.extent2p. 1472-1481.pt_BR
riaa.ainfo.id898217pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2020-01-24 -02:00:00pt_BR
dc.contributor.institutionBRUNO F. AMARAL, USP; DANIEL Y. CHINO, USP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; RENATA R. V. GONÇALVES, Cepagri/Unicamp; ELAINE P. M. DE SOUSA, USP; AGMA J. M. TRAINA, USP.pt_BR
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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