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.
Main Authors: | , , , , , |
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Other Authors: | |
Format: | Anais e Proceedings de eventos biblioteca |
Language: | pt_BR por |
Published: |
2011-08-17T11:11:11Z
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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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Summary: | 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. |
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