Título:	Mineração de dados climáticos para previsão de geada e deficiência hídrica para as culturas do café e cana-de-açúcar para o Estado de São Paulo.
Autoria:	BUCENE, L. C. RODRIGUES, L. H. A. MEIRA, C. A. A.
Afiliação:	LUCIANA CORPAS BUCENE, Feagri/Unicamp; LUIZ HENRIQUE ANTUNES RODRIGUES, Feagri/Unicamp; CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA.
Ano de publicação:	2003
Referência:	In: CONGRESSO BRASILEIRO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE INFORMÁTICA APLICADA À AGROPECUÁRIA E À AGROINDÚSTRIA, 4., 2003, Porto Seguro. Anais... Lavras: SBIAGRO, 2003.
Páginas:	p. 1-4.
Conteúdo:	este trabalho é um projeto de Doutorado da Feagri/Unicamp que está vinculado ao projeto "Desenvolvimento e Evolução de um Sistema de Monitoramento Agroclimatológico para o Estado de São Paulo", desenvolvido pela Embrapa em conjunto com o Instituto Agronômico de Campinas (IAC), ao qual se pretende adicionar novos produtos para incorporação no sistema de monitoramento, além de propor uma nova infra-estrutura para o sistema já existente e evoluções nos modelos operacionais disponíveis.
Thesagro:	Geada Deficiência hídrica Cana de açúcar Café
NAL Thesaurus:	Artificial intelligence Sugarcane Frost Deficit irrigation
Palavras-chave:	Inteligência artificial Mineração de dados Data mining
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)