Mining relevant and extreme patterns on climate time series with CLIPSMiner.

One of the most important challenges for the researchers in the 21st Century is related to global heating and climate change that can have as consequence the intensification of natural hazards. Another problem of changes in the Earth's climate is its impact in the agriculture production. In this scenario, application of statistical models as well as development of new methods become very important to aid in the analyses of climate from ground-based stations and outputs of forecasting models. Additionally, remote sensing images have been used to improve the monitoring of crop yields. In this context we propose a new technique to identify extreme values in climate time series and to correlate climate and remote sensing data in order to improve agricultural monitoring. Accordingly, this paper presents a new unsupervised algorithm, called CLIPSMiner (CLImate PatternS Miner) that works on multiple time series of continuous data, identifying relevant patterns or extreme ones according to a relevance factor, which can be tuned by the user. Results show that CLIPSMiner detects, as expected, patterns that are known in climatology, indicating the correctness and feasibility of the proposed algorithm. Moreover, patterns detected using the highest relevance factor is coincident with extreme phenomena. Furthermore, series correlations detected by the algorithm show a relation between agroclimatic and vegetation indices, which confirms the agrometeorologists' expectations

Classificação de áreas de café em Minas Gerais por meio do novo algoritmo QMAS em imagem espectral Geoeye-1.

Diante do grande desafio que é classificar imagens de sensoriamento remoto de café, o objetivo deste trabalho foi aplicar o novo algoritmo QMAS para classificar áreas de café comparando os resultados com o método tradicional de Classificação Supervisionada MAXVER, em imagens Geoeye-1. Os resultados indicam que o algoritmo QMAS obteve mais êxito na classificação das áreas de café do que o MAXVER, configurando-se em uma alternativa viável a classificação de imagens de satélite.SBSR 2011

Computational framework to analyze agrometeorological, climate and remote sensing data: challenges and perspectives.

In the past few years, improvements in the data acquisition technology have decreased the time interval of data gathering. Consequently, institutions have stored huge amounts of data such as climate time series and remote sensing images. Computational models to filter, transform, merge and analyze data from many different areas are complex and challenging. The complexity increases even more when combining several knowledge domains. Examples are research in climatic changes, biofuel production and environmental problems. A possible solution to the problem is the association of several computational techniques. Accordingly, this paper presents a framework to analyze, monitor and visualize climate and remote sensing data by employing methods based on fractal theory, data mining and visualization techniques. Initial experiments showed that the information and knowledge discovered from this framework can be employed to monitor sugar cane crops, helping agricultural entrepreneurs to make decisions in order to become more productive. Sugar cane is the main source to ethanol production in Brazil, and has a strategic importance for the country economy and to guarantee the Brazilian self-sufficiency in this important, renewable source of energy.CSBC 2009

Aplicação de método baseado em fractais para detecção de correlações entre imagens AVHRR-NOAA e dados agroclimáticos em regiões produtoras de cana-de-açúcar.

O objetivo deste trabalho é identificar as correlações existentes entre variáveis obtidas a partir das imagens do sensor AVHRR/NOAA, como o NDVI, e variáveis agrometeorológicas. O trabalho apresenta a aplicação de um método baseado na teoria dos fractais para detecção de variáveis correlacionadas e identificação do conjunto de variáveis mais representativas para caracterizar o conjunto de dados. Uma série temporal de imagens AVHRR/NOAA foi fonte de dados para a avaliação do método de correlação fractal para a cultura de cana-de-açúcar nas principais áreas produtoras do estado de São Paulo, como será descrito na próxima seção.SBSR 2009

Análise baseada em fractais para identificação de mudanças de tendências em múltiplas séries climáticas.

Nas ultimas décadas, grandes volumes de dados climáticos têm sido coletados e armazenados por diversas instituições. A análise destes dados é uma tarefa cada vez mais importante, considerando os cenários de mudanças climáticas globais e os consequentes efeitos sociais e econômicos. Neste trabalho, é apresentada uma abordagem para análise integrada de múltiplas séries climáticas, com o objetivo de identicar padrões temporais intrínsecos aos dados e mudanças de tendências. O processo de análise proposto trata múltiplas séries temporais como data streams multidimensionais, e combina técnicas baseadas em fractais para o monitoramento de data streams com agrupamento de dados.SBBD 2010