| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 8JMKD3MGP3W/3UGGK59 |
| Repositório | sid.inpe.br/plutao/2019/12.04.10.31.28 (acesso restrito) |
| Última Atualização | 2019:12.05.17.14.02 (UTC) lattes |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/plutao/2019/12.04.10.31.29 |
| Última Atualização dos Metadados | 2020:01.07.18.01.14 (UTC) administrator |
| DOI | 10.4236/jsea.2019.125010 |
| ISSN | 1945-3116 |
| Rótulo | lattes: 2893215729403643 2 DiPaoloGoNePaViSa:2019:DaMiSp |
| Chave de Citação | DiPaoloGoFePaViSa:2019:DaMiSp |
| Título | Data mining of spatio-temporal variability of chlorophyll-a concentrations in a portion of the Western Atlantic with low performance hardware  |
| Ano | 2019 |
| Data de Acesso | 25 abr. 2024 |
| Tipo de Trabalho | journal article |
| Tipo Secundário | PRE PI |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 2693 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Di Paolo, Italo F. 2 Gouveia, Nelson de Almeida 3 Ferreira Neto, Luiz C. 4 Paes, Eduardo T. 5 Vijaykumar, Nandamudi Lankalapalli 6 Santana, Ádamo L. |
| Identificador de Curriculo | 1 2 3 4 5 8JMKD3MGP5W/3C9JHTU |
| ORCID | 1 0000-0001-6968-6571 2 0000-0002-3868-1919 3 4 0000-0002-9429-2598 5 6 0000-0003-0745-8519 |
| Grupo | 1 2 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 3 4 5 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR |
| Afiliação | 1 Universidade Estadual do Pará (UEPA) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Universidade Federal do Pará (UFPA) 4 Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA) 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 6 Universidade Federal do Pará (UFPA) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 itflexa@uepa.br 2 nelson.gouveia@inpe.br 3 luizcfl14@gmail.com 4 eduardo.paes@ufra.edu.br 5 vijay.nl@inpe.br 6 adamo@ufpa.br |
| Revista | Journal of Software Engineering and Applications |
| Volume | 12 |
| Número | 5 |
| Páginas | 149-170 |
| Histórico (UTC) | 2019-12-05 17:14:04 :: lattes -> administrator :: 2019 2020-01-07 18:01:14 :: administrator -> simone :: 2019 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Tipo de Versão | publisher |
| Palavras-Chave | Data Mining Clustering Chlorophyll Atlantic Missing Data Small Hardware |
| Resumo | The contemporary scientific literature that deals with the dynamics of marine chlorophyll-a concentration is already customarily employing data mining techniques in small geographic areas or regional samples. However, there is little focus on the issue of missing data related to chlorophyll-a concentration estimated by remote sensors. Intending to provide greater scope to the identification of the spatiotemporal distribution patterns of marine chlorophyll-a concentrations, and to improve the reliability of results, this study presents a data mining approach to cluster similar chlorophyll-a concentration behaviors while implementing an iterative spatiotemporal interpolation technique for missing data inference. Although some dynamic behaviors of said concentrations in specific areas are already known by specialists, systematic studies in large geographical areas are still scarce due to the computational complexity involved. For this reason, this study analyzed 18 years of NASA satellite observations in one portion of the Western Atlantic Ocean, totaling more than 60 million records. Additionally, performance tests were carried out in low-cost computer systems to check the accessibility of the proposal implemented for use in computational structures of different sizes. The approach was able to identify patterns with high spatial resolution, accuracy and reliability, rendered in low-cost computers even with large volumes of data, generating new and consistent patterns of spatiotemporal variability. Thus, it opens up new possibilities for data mining research on a global scale in this field of application. |
| Área | COMP |
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Data mining of... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Data mining of... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | paolo_data.pdf |
| Grupo de Usuários | lattes |
| Grupo de Leitores | administrator lattes |
| Visibilidade | shown |
| Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ESGTTP 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1 sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.22.23.14 1 |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | alternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | simone |
| atualizar | |