Detecção de agrupamentos e classificação de séries temporais extraídas de imagens de satélite

• Processo: 11/23614-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2012
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2012
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Elaine Parros Machado de Sousa
• Beneficiário: Bruno Ferraz Do Amaral
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Banco de dados Mineração de dados Agrupamento de dados Imagens de satélites Sensoriamento remoto Metodologia e técnicas de computação Análise de séries temporais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Classificação de Séries Temporais | Detecção de Agrupamentos | Sensoriamento Remoto | Banco de Dados

Resumo

No Brasil, a agricultura contribui com grande parte dos recursos da economia nacional, o que torna relevante o acompanhamento de culturas agrícolas ao longo das safras. Em especial, a cana-de-açúcar é a principal fonte para produção de biocombustíveis, como o etanol. Nesse contexto, dados de sensoriamento remoto, como imagens de satélite, têm sido utilizados para monitoramento de culturas de cana-de-açúcar. Este projeto de iniciação científica tem como objetivo o desenvolvimento e aplicação de técnicas de mineração de dados para análise de séries temporais de NDVI obtidas a partir de imagens NOAA-AVHRR. Como resultado, espera-se identificar padrões espaço-temporais relevantes para estudo de culturas de cana-de-açúcar utilizando métodos de clustering e classificação de séries temporais.(AU)