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

Processo: 11/23614-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2012
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2012
Área do 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):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.

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