Análise e mineração de dados de sensores orbitais para acompanhamento de safras de cana-de-açúcar.

Resumo. 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.

Bibliographic Details

Main Authors:	AMARAL, B. F., CHINO, D. Y., ROMANI, L. A. S., GONÇALVES, R. R. V., SOUSA, E. P. M. de, TRAINA, A. J. M.
Other Authors:	BRUNO 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.
Format:	Anais e Proceedings de eventos biblioteca
Language:	pt_BR por
Published:	2011-08-17T11:11:11Z
Subjects:	Mineração de dados, Safras de cana-de-açúcar, Análise de séries temporais, Clusterização, Data mining, Clustering., Sugarcane, Time series analysis.,
Online Access:	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/898217
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