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

• Processo: 12/25169-5
• Modalidade de apoio: 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
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Scientific data management | Sensor time series | Bancos de dados

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. (13/08293-7, 12/25169-5)