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Sumários multi-nível espaciais e temporais para deteção de padrões, com aplicação em agricultura

Processo: 12/25169-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de junho de 2013
Vigência (Término): 31 de maio de 2015
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Claudia Maria Bauzer Medeiros
Beneficiário:Jordi Creus Tomàs
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil

Resumo

O número cada vez maior de fontes de dados que medem variações de fenômenos naturais (por exemplo, fluxos advindos de redes RFID, sensores embarcados) criou muitos desafios novos para a pesquisa em bancos de dados, por exemplo, processamento contínuo e otimizacao de consultas, gerencia e armazenamento, mineracao de informacao e de padrões. Este projeto esta centrado no problema de avaliação de consultas e detecção de padrões espaciais e temporais neste tipo de dados. Propoe-se validar a proposta no contexto de planejamento em agricultura. O enfoque da pesquisa será baseado em metodos que exploram a estrutura de resumos (sumários) de eventos, agregando dados em diferentes niveis de granularidade espacial e temporal. A proposta será validada a partir de dados meteorologicos e também séries extraídas de imagens de satélite. Os metodos a serem desenvolvidos estendem o estado da arte no sentido que irao explorar a combinacao de padrões em multiplas escalas. Os padrões são aplicados a estruturas que sumarizam os dados, a serem propostas como parte do projeto. A pesquisa tambem irá estudar, analisar e desenvolver um modelo de avaliacao de padroes que respeita estas restricoes. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
TOMAS, JORDI CREUS; FARIA, FABIO AUGUSTO; DALLA MORA ESQUERDO, JULIO CESAR; COUTINHO, ALEXANDRE CAMARGO; MEDEIROS, CLAUDIA BAUZER. SiRCub, A Novel Approach to Recognize Agricultural Crops Using Supervised Classification. INTERNATIONAL JOURNAL OF AGRICULTURAL AND ENVIRONMENTAL INFORMATION SYSTEMS, v. 8, n. 4, p. 20-36, OCT-DEC 2017. Citações Web of Science: 0.

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